使用lstm预测车辆轨迹的python代码

好的，在这里我向你展示一份使用 LSTM 来预测车辆轨迹的 Python 代码。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.models import Sequential

然后，我们可以加载车辆轨迹数据并将其规范化：

# 加载数据
data = np.loadtxt('vehicle_trajectory_data.txt')

# 规范化数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

接下来，我们可以划分数据集，将一部分数据用于训练模型，另一部分用于测试模型：

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
test_size = len(data) - train_size
train, test = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

# 将数据转换为相应的输入/输出序列
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 设置输入序列的长度
look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

# 将输入转换为 [样本, 时间步, 特征] 的形式，这是 LSTM 所需的形式
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1