CNN-LSTM 模 型对车辆轨迹预测的代码

时间: 2023-10-15 17:02:40 浏览: 44
以下是一个使用CNN-LSTM模型对车辆轨迹预测的Python代码示例: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, LSTM from keras.utils import np_utils # 加载数据 data = pd.read_csv('car_trajectory_data.csv', header=None).values # 数据预处理 X = data[:, :10].reshape(data.shape[0], 1, 10, 1).astype('float32') Y = data[:, 10] # 将标签转换为分类变量 Y = np_utils.to_categorical(Y) # 构建模型 model = Sequential() # 添加卷积层 model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(1, 10, 1))) model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu')) # 添加池化层 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25)) # 添加Flatten层 model.add(Flatten()) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(100)) # 添加全连接层 model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X, Y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1) # 评估模型 score = model.evaluate(X, Y, verbose=0) print('Test score:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) ``` 该模型包含一个2D卷积层,一个2D池化层,一个LSTM层和两个全连接层。该模型的输入形状为(1, 10, 1),表示每辆车的轨迹由10个时间步长和一个特征组成。输出是一个2类分类问题,表示车辆的行驶方向。通过训练模型,可以得到模型的准确性评估。

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