【摘 要】
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针对轨迹预测中基于物理的运动模型长期预测(超过1 s)不可靠、深度学习预测模型易产生梯度消失或梯度爆炸的问题,提出了一种将改进极限学习机(ELM)和深度神经网络进行信息融
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目(xjj2018174),西安市科技计划(2017040CG/CG014/成果转化-10)
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针对轨迹预测中基于物理的运动模型长期预测(超过1 s)不可靠、深度学习预测模型易产生梯度消失或梯度爆炸的问题,提出了一种将改进极限学习机(ELM)和深度神经网络进行信息融合的预测模型。改进的极限学习机以模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法为基础,改进的深度神经网络使用修正线性单元(ReLU)函数替换激活函数,并使用均方根反向传播(RMSProp)算法来优化深度神经网络,试验结果表明,提出的预测算法具有较高的预测精度。
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