基于LSTM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Python代码示例：

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

# 生成模拟数据
def generate_data(n):
    x = np.arange(0, n, 0.1)
    y = np.sin(x)
    return x, y

# 构建数据集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    data_X, data_Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        data_X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
        data_Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(data_X), np.array(data_Y)

# 设置随机数种子，保证结果可重复
np.random.seed(42)

# 生成模拟数据
x, y = generate_data(100)

# 构建数据集
dataset = np.column_stack((y, y[::-1]))
look_back = 10
train_X, train_Y = create_dataset(dataset, look_back)

# 转换数据为LSTM的输入格式 [样本数，时间步长，特征数]
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
predict_Y = model.predict(train_X)

# 反归一化
train_Y = train_Y.reshape(-1, 1)
predict_Y = predict_Y.reshape(-1, 1)

# 绘制结果
plt.plot(train_Y)
plt.plot(predict_Y)
plt.show()

这个代码演示了如何使用LSTM预测一维车辆轨迹数据。你可以将自己的数据传入这个模型，并根据需要调整参数，以得到更好的预测效果。