利用geolife数据进行基于lstm的车辆轨迹预测代码

这里提供一个基于LSTM的车辆轨迹预测的代码示例，使用的数据集是Geolife数据集。以下是代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
df = pd.read_csv("geolife_data.csv")

# 数据预处理
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])  # 转化为日期格式
df = df.set_index('time')
df = df.resample('30min').mean()  # 按30分钟重新采样
df = df.dropna()  # 删除空值

# 将数据集分为训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.7)
train_df = df.iloc[:train_size]
test_df = df.iloc[train_size:]

# 数据标准化
scaler = MinMaxScaler()
train_scaled = scaler.fit_transform(train_df)
test_scaled = scaler.transform(test_df)

# 定义函数将数据集转化为时间序列数据
def create_dataset(X, y, time_steps=1):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X)-time_steps):
        v = X[i:(i+time_steps), :]
        Xs.append(v)
        ys.append(y[i+time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

# 定义时间步长
TIME_STEPS = 24

# 创建训练集和测试集的时间序列数据
X_train, y_train = create_dataset(train_scaled, train_scaled[:, 0], TIME_STEPS)
X_test, y_test = create_dataset(test_scaled, test_scaled[:, 0], TIME_STEPS)

# 定义LSTM模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())

# 训练模型
history = model.fit(
    X_train, y_train,
    epochs=50,
    batch_size=16,
    validation_split=0.1,
    shuffle=False
)

# 使用测试集评估模型
model.evaluate(X_test, y_test)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 反向标准化预测结果
y_pred_inv = scaler.inverse_transform(np.concatenate((y_pred, X_test[:, 1:, :]), axis=1))[:, 0]

# 反向标准化测试集真实值
y_test_inv = scaler.inverse_transform(np.concatenate((y_test.reshape(-1, 1), X_test[:, 1:, :].reshape(-1, 6)), axis=1))[:, 0]

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

需要注意的是，这里的输入数据是经过时间序列化处理的，即每个时间步长的输入是前面若干个时间步长的数据。最后的预测结果需要进行反向标准化处理，以得到真实的预测值。