Pytorch框架下混合示教LSTM车辆轨迹预测实现及源码解析

资源摘要信息: "本资源为高分毕业设计项目，主题为基于Python、Pytorch框架以及混合示教策略的长短时记忆网络（LSTM）进行高速公路车辆轨迹预测。项目包含了完整的Python源码、详细的文档说明和相关数据集。该设计在Pytorch框架下实现了MTF-LSTM模型，用于处理和预测交通流中的车辆移动轨迹。项目源码已经过测试，确保功能正常运行，平均答辩评分高达96分。 依赖包说明： - numpy 1.23.4：用于进行大规模的多维数组与矩阵运算。 - torch 1.10.1：Pytorch框架，支持强大的深度学习算法实现。 - sklearn 0.0 scikit-learn 0.24.2：提供了简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。 数据处理部分使用了NGSIM US数据集，该数据集包含了高速公路车辆的详细行驶信息，适用于车辆轨迹预测研究。 资源的适用人群包括计算机相关专业的在校学生、教师、企业员工，以及对深度学习和车辆轨迹预测感兴趣的初学者。该资源不仅可用于学术研究，还适合作为课程设计、毕业设计、项目初期演示等。 使用本资源时，应先阅读README.md文件，以便更好地理解和使用项目内容。需要注意的是，本资源仅供学习与研究使用，不得用于商业目的。 标签信息提供了关于本资源的核心关键字，包括pytorch、python、lstm，这些标签表明了本资源的技术栈和研究领域。 文件名称列表中的'mtf-lstm-master'表明本压缩包内含有以MTF-LSTM模型为主体的项目主目录，其中应包含源代码、数据集、文档说明等子目录和文件。"