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车联网中的车辆移动轨迹的建模与预测研究

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车联网中的车辆移动轨迹的建模与预测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-17页
 1.1 研究背景及意义第11-12页
 1.2 研究现状第12-14页
 1.3 研究内容及结构安排第14-17页
第二章 深度学习理论基础第17-27页
 2.1 深度学习网络结构简介第17-22页
  2.1.1 激活函数第17-19页
  2.1.2 循环神经网络第19-21页
  2.1.3 卷积神经网络第21-22页
 2.2 序列建模相关模型简介第22-24页
  2.2.1 Word2Vec模型第22-23页
  2.2.2 序列到序列模型第23-24页
 2.3 多任务学习方法简介第24-26页
 2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于多序列融合的车辆轨迹建模与预测第27-49页
 3.1 模型结构概述第27页
 3.2 车辆状态建模第27-32页
  3.2.1 车辆状态向量构建第28-29页
  3.2.2 基于Word2Vec的车辆状态向量预训练第29-32页
 3.3 车辆自身状态序列建模第32页
 3.4 车辆环境状态序列建模第32-35页
  3.4.1 车辆响应状态提取第33-34页
   3.4.1.1 响应域构建第33-34页
   3.4.1.2 响应状态张量构建第34页
  3.4.2 车辆局部状态提取第34-35页
  3.4.3 车辆环境状态序列编码器第35页
 3.5 车辆未来轨迹坐标序列生成第35-39页
  3.5.1 车辆轨迹坐标解码器第36-37页
  3.5.2 基于注意力机制的状态编码融合第37-39页
 3.6 实验结果及分析第39-46页
  3.6.1 数据介绍第39-40页
  3.6.2 响应域形状与大小对预测性能的影响第40-41页
  3.6.3 局部状态提取与大小对预测性能的影响第41页
  3.6.4 车辆状态向量与训练对预测性能的影响第41-42页
  3.6.5 注意力机制的状态信息融合对预测性能的影响第42-44页
  3.6.6 预测时间步长对预测性能的影响第44-46页
 3.7 本章小结第46-49页
第四章 基于多任务学习的车辆轨迹建模与预测第49-65页
 4.1 模型结构概述第49-50页
 4.2 基于硬参数共享的底层网络第50页
 4.3 车辆未来活动区域预测第50-52页
  4.3.1 车辆未来活动区域构建第50-51页
  4.3.2 车辆活动区域解码器第51-52页
 4.4 基于车辆行为意图预测的辅助任务第52-57页
  4.4.1 车辆行为意图的定义第53-54页
  4.4.2 车辆行为意图预测第54-57页
 4.5 车辆未来区域坐标预测第57-59页
 4.6 实验结果及分析第59-62页
  4.6.1 活动区域的预测性能第59页
  4.6.2 活动区域维度对轨迹坐标预测性能的影响第59-60页
  4.6.3 车辆行为意图的预测性能第60-61页
  4.6.4 车辆行为意图预测对活动区域预测的影响第61页
  4.6.5 不同预测步长下模型的预测性能第61-62页
 4.7 本章小结第62-65页
第五章 总结与展望第65-67页
 5.1 工作内容总结第65-66页
 5.2 未来工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
缩略语第71-73页
致谢第73-75页
攻读学位期间发表或已录用的学术成果第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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