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上传时间: 2021-01-18
详细说明：在复杂的城市环境中，由于存在难以避免的GNSS定位信号中断现象以及车辆行驶过程中的误差累积，易造成所收集的车辆轨迹数据不准确和不完备，因此提出一种基于双向 RNN 的私家车轨迹重构算法，使用了GNSS-OBD轨迹采集设备收集车辆轨迹信息，利用多源数据融合实现双向加权轨迹重构。同时，在轨迹重构模型中引入神经算术逻辑单元（NALU），加强深度网络的外推能力并确保轨迹预测的精度，提高算法在应对城市复杂路段时轨迹重构的稳健性；选取了实际城市路段进行了测试实验，并和现有算法进行了对比分析。通过均方根误差（RMSE）以及Google Earth对重构轨迹进行可视化展示，实验结果验证了所提算法的有效性和可靠性。
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