LSTM换道轨迹预测代码

以下是一个使用LSTM进行换道轨迹预测的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据归一化到0-1范围内
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

# 创建训练集和测试集
train_data = scaled_data[:800, :]
test_data = scaled_data[800:, :]

# 创建X_train和Y_train
X_train = []
Y_train = []
for i in range(60, len(train_data)):
    X_train.append(train_data[i-60:i, :])
    Y_train.append(train_data[i, 0])

# 将X_train和Y_train转换为NumPy数组
X_train, Y_train = np.array(X_train), np.array(Y_train)

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=1, batch_size=1)

# 创建测试集X_test和Y_test
X_test = []
Y_test = df[800:, 0].values
for i in range(60, len(test_data)):
    X_test.append(test_data[i-60:i, :])

# 将X_test转换为NumPy数组
X_test = np.array(X_test)

# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.mean(((predictions - Y_test)**2)))
print('RMSE:', rmse)

在这个示例中，我们使用了一个LSTM模型来预测车辆换道的轨迹。我们首先将数据归一化到0-1范围内，然后创建训练集和测试集。我们使用了一个滑动窗口来创建X_train和Y_train，其中X_train包含60个时间步长的输入序列，Y_train包含下一个时间步长的输出。我们使用这些数据来训练我们的LSTM模型。然后我们用测试集来测试模型，并计算均方根误差。