[发明专利]一种用于训练轨迹预测模型的方法和轨迹预测方法有效
| 申请号： | 202010259417.5 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111488984B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 钱塘文;徐勇军;王飞;王佳楷;孙涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/048;G06F16/29 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种轨迹预测方法，包括根据用户的实时轨迹数据，使用经用于训练轨迹预测模型的方法得到的轨迹预测模型进行轨迹预测，得到轨迹预测结果，本发明将时空轨迹数据分为近期轨迹数据、短期历史数据和长期历史数据，利用第一多头注意力机制网络的编码模型捕捉长期历史数据中各轨迹点的长期时空关系，利用循环神经网络编码模型捕捉短期历史数据中各轨迹点的短期时空关系，并利用第二多头注意力机制网络的编码模型根据长期和短期时空关系的相似度对短期时空关系进行调整，实现了历史轨迹的全局依赖，用近期轨迹数据和经调整后的短期时空关系训练第三多头注意力机制网络的解码模型后将其作为轨迹预测模型，提高了轨迹预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 训练 轨迹 预测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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