项目2：深入理解LSTM、RNN与GRU（含SE注意力机制）在轨迹预测中的应用
最编程
2024-02-21 17:29:44
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本文包含什么？
- 项目运行的方式（包教会）
- 项目代码
- LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼四种算法进行轨迹预测.
- 各种效果图
- 运行有问题? ****上后台随时售后.
项目说明
本文实现了三种深度学习算法加传统算法卡尔曼滤波进行轨迹预测, 预测效果图
首先看下不同模型的指标:
| 模型 | RMSE |
|---|---|
| LSTM | 0.002884796078706592 |
| LSTM+SE | 0.002755180119849515 |
| GRU | 0.0028908456329729782 |
| RNN | 0.004440909972414343 |
深度学习算法部分最优的模型为LSTM+SE.这个MSE表示误差，误差越小则越好.本文的预测任务为利用前一天的经纬度数据预测未来一个时刻的经纬度.
实验过程中的一些效果图:
- 训练数据的误差
- 测试数据的误差