【源码】基于PythonKeras框架的轨迹预测系统

项目简介

本项目是基于Python和Keras框架构建的轨迹预测系统。其主要目标是通过分析移动对象（如鸽子等）的轨迹数据，运用深度学习算法（如CNN和LSTM）来预测移动对象未来的轨迹位置。项目覆盖数据预处理、模型训练、模型验证和模型应用等多个关键环节。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始轨迹数据开展清洗、缺失值处理和归一化等操作，保证数据质量和格式符合模型训练要求。
2. 模型训练：借助Keras框架训练多个深度学习模型，包含CNN回归模型、CNN多分类模型、LSTM回归模型、LSTM多分类模型、CNN + LSTM模型和Autoencoder + LSTM模型，用于预测移动对象轨迹位置。
3. 模型验证：通过计算预测结果与真实轨迹数据间的误差（中位数误差、平均误差和90%误差）评估模型性能。
4. 模型应用：利用训练好的模型对新的轨迹数据进行预测，实现对移动对象未来位置的预测。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装所需库，如numpy、csv、keras等。
2. 数据准备：把项目中的训练集和测试集CSV文件放置在指定目录，保证文件路径正确。
3. 运行代码：运行项目中的各个Python脚本，如atrain_1.py、btrain_1.py、c.py、dtrain.py、etrain.py、ftrain.py等，按需执行相应的数据处理和模型训练任务。
4. 结果分析：依据输出结果（误差统计信息和地图投影）分析模型性能。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新的轨迹数据进行预测，并评估预测结果。

由于项目具有一定复杂性，建议按文件路径和实验目的逐步运行代码，并参考每个文件的详细解释以理解项目整体流程和各步骤作用。

下载地址

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