文件名称:
2020-2021-夏季研究：基于动态Agent的城市数据同化建模-源码
开发工具:
文件大小: 105mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-27
详细说明：2020年-2021年夏季研究，Raynil Laxmidas
基于动态Agent的城市同化数据建模
在此处下载该项目的海报： 。
1.0目标：
这项研究的目的是通过以下方法预测中央火车站的行人运动：
创建一个长期短期记忆（LSTM）人工循环神经网络（RNN），该网络基于5个先前的视频数据帧来预测行人的角度和运动速度。
使用粒子过滤器（PF）合并LSTM输入和实时数据，以预测行人运动以及行人离开火车站的大门。
将使用PF + LSTM的数据同化（DA）模型与仅使用LSTM的模型和随机游走（RW）模型的性能进行比较。
2.0简介：
通常，基于先前的历史数据训练预测模型，然后将其用于独立于任何新输入（例如实际数据或同时运行的其他估计模型）的情况下进行预测。 数据同化是在天气预报等领域中使用的一种方法，该方法允许将来自不同模型的实时数据和信息合并在一起以估计系统的当前状态。 数据同
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