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算法项目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测

7月前 作者：只会git clone的程序员 分类：Toy博客 阅读(30) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了算法项目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文包含什么？

  • 项目运行的方式（包教会）
  • 项目代码
  • LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼四种算法进行轨迹预测.
  • 各种效果图
  • 运行有问题? csdn上后台随时售后.

项目说明

本文实现了三种深度学习算法加传统算法卡尔曼滤波进行轨迹预测, 预测效果图
算法项目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测,算法项目,rnn,算法,lstm,轨迹预测
首先看下不同模型的指标:

模型 RMSE
LSTM 0.002884796078706592
LSTM+SE 0.002755180119849515
GRU 0.0028908456329729782
RNN 0.004440909972414343

深度学习算法部分最优的模型为LSTM+SE.这个MSE表示误差，误差越小则越好.本文的预测任务为利用前一天的经纬度数据预测未来一个时刻的经纬度.
实验过程中的一些效果图:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833565.html

  • 训练数据的误差
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到了这里，关于算法项目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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