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  1. 飞行轨迹预测的两种变结构IMM算法.

  2. 飞行轨迹预测的两种变结构IMM算法,感觉还不错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-13
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：limaolimao

  1. 物体在空间中的运动轨迹预测

  2. 本文应用Matlab软件采用数据所用的方法对历史数据进行拟合，从而预测下一时刻物体的位置。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-06
    • 文件大小：417kb
    • 提供者：hackwmh

  1. 数据拟合方法实现飞行物体运动轨迹预测

  2. 运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含数据拟合部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：127kb
    • 提供者：laugic

  1. 卡尔曼滤波算法实现飞行物体运动轨迹预测

  2. 运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：laugic

  1. 物体的运动轨迹预测扩展卡尔曼滤波算法实现

  2. 运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含扩展卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：laugic

  1. 运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现

  2. 运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：laugic

  1. 车辆轨迹预测经典模型

  2. 作为卡尔曼滤波预测车辆轨迹用到的CA，CV,CCA,CCV,CTRV,CTRA经典模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-13
    • 文件大小：889kb
    • 提供者：weijimin1

  1. 煤矿井下定向钻孔轨迹预测技术

  2. 煤矿井下定向钻孔轨迹预测技术是实现钻孔轨迹智能控制的基础,通过研究煤矿井下定向钻造斜规律,得出工面向角是螺杆钻具改变钻孔轨迹主要因素,建立工具面向角改变钻孔倾角、方位角数学模型,推导出工具面向角预测定向钻孔轨迹算法,并开发相应定向钻轨迹预测软件。杨柳矿现场试验表明该钻孔轨迹预测软件满足现场施工精度要求(相对误差小于1.38%)、钻具摩阻力降低20%以上,提高定向钻施工安全性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：304kb
    • 提供者：weixin_38625708

  1. 基于深度学习的采煤机截割轨迹预测及模型优化

  2. 提高采煤机记忆截割精度对于实现采煤机截割滚筒的自动调高，提升采煤机自动化水平具有重要意义。针对目前采煤机传统记忆截割方法精度不高的问题，本文根据采煤机截割过程具有一定重复性的特点，提出了一种基于深度长短时记忆（Long Short-term Memory，LSTM）神经网络的采煤机记忆截割轨迹预测方法，通过MATLAB平台实现了模型的构建与模型参数的优化，并使用实际截割数据对深度LSTM神经网络模型进行了验证。预测实验的结果表明，深度LSTM神经网络相对于支持向量回归与梯度提升回归树算法在截割轨

  3. 所属分类：其它

  1. 基于数据挖掘的移动用户出行轨迹预测

  2. 一篇基于基站信令信息，分析用户位置轨迹，移动行为的论文。其中包含有用户偏好标签的实现等，具有较高的可实践性。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-10-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zkr1990

  1. Trajectory_Prediction_Program:两体问题中的轨迹预测程序的存储库-源码

  2. 轨迹预测 两体问题中的轨迹预测程序的存储库 屏幕示例 版本 发行版本0.0.1（2021 03 05）：基本文件已上传。 （z深度必须在下一版本中解决） 发布版本0.0.2（2021 03 06）：解决了z深度，完成了地球中的纹理映射。 发行版本0.0.3（2021 03 08）：添加航天器是可能的。 发布版本0.0.4（2021 03 09）：时间单位问题必须在下一版本中解决。 发行版本0.0.5（2021 03 10）：我们可以计算出ω和倾角，时间单位问题就解决了（但是还不是很完美） 发行版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42114645

  1. 基于密度聚类的自适应轨迹预测方法

  2. 为了解决移动通信环境中的用户轨迹预测问题，我们提出了基于密度聚类的自适应轨迹预测方法（ATPDC）。 它包括分别为轨迹建模阶段和轨迹更新阶段两个阶段。 在第一阶段，通过对历史轨迹进行聚类构建用户轨迹预测模型。 而在第二阶段，它增强了建立在前一阶段的模型。 我们在MR记录中对其进行测试移动通信环境。 实验结果表明，ATPDC算法可以实现随着增长，具有令人满意的预测精度和预测效率的增量更新。 用户轨迹数据。 此外，还建议移动MR道路测试报告应包含潜在的用户行为模式，可用于分析和挖掘用户的行为。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：507kb
    • 提供者：weixin_38682161

  1. 基于双层多粒度知识发现的移动轨迹预测模型

  2. 基于双层多粒度知识发现的移动轨迹预测模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：366kb
    • 提供者：weixin_38608688

  1. Trajectory_Prediction:两体问题中的轨迹预测程序的存储库-源码

  2. 轨迹预测 两体问题中的轨迹预测程序的存储库 版本 发行版本0.0.1（2021 03 05）： 基本文件已上传（z深度必须在下一版本中解决） 发布版本0.0.2（2021 03 06）： 解决了z深度，完成了地球中的纹理映射。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型

  2. 基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型

  3. 所属分类：其它

  1. 视频传感器网络中基于移动目标轨迹预测的K级覆盖增强算法

  2. 视频传感器网络中基于移动目标轨迹预测的K级覆盖增强算法

  3. 所属分类：其它

  1. 视频传感器网络中基于移动目标轨迹预测的K级覆盖增强算法

  2. 从视频传感器节点的有向感知模型出发,深入研究了移动目标K级覆盖问题。首先扩展了可旋转的视频传感器节点有向感知模型,分析了监控区域内移动目标可能的行为,定义了最小旋转角度的移动目标K级覆盖问题并给出了对应的数学描述。然后设计了一种目标轨迹点预测方法,提出了基于预测的分布式贪心K级覆盖算法。最后引入了优化的覆盖质量评价指标,通过一系列仿真实验验证了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：482kb
    • 提供者：weixin_38550812

  1. BiTraP_NP：BiTraP：具有多模式目标估计的双向行人轨迹预测-源码

  2. BiTraP_NP BiTraP：具有多模式目标估计的双向行人轨迹预测

  3. 所属分类：其它

  1. unknown_demo：演示程序，展示不确定性轨迹预测文件中完成的工作-源码

  2. unknown_demo：演示程序，展示不确定性轨迹预测文件中完成的工作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：765kb
    • 提供者：weixin_42116734

  1. 基于区块链的智能网联车队协同轨迹预测系统

  2. 自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展，但在复杂的交通场景下，自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题，基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统，智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络（LSTM）模型对周边车辆的运动轨迹进行预判，并将得到的结果进行分享，利用区块链技术，智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分，并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分，智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来

  3. 所属分类：其它

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