文件名称：hmm模型matlab代码-pedestrian-models:行人模型
文件大小：8.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 17:46:29
系统开源
hmm模型matlab代码此文件夹包含用于在以下位置重现结果的python和matlab代码： 赵丁，沉麻成，无信号交叉口自动驾驶汽车遇到行人的评价。 部署了四种不同的模型以从在无信号交叉口收集的步行交叉口数据中学习随机模型： 'Feedforward.py'：训练一个两层前馈神经网络。 “ LSTM.py”：训练单层LSTM神经网络。 “ HMM”文件夹中的“ main.m”训练隐马尔可夫模型。 “ Random Forest”文件夹中的“ main_rf.m”训练一个随机森林分类器。 安装：要运行python代码，需要Theano和Keras后端。
【文件预览】：
pedestrian-models-master
----LSTM.py(4KB)
----GMM()
--------tcem()
--------simulation()
----HMM()
--------loglikelihood.m(4KB)
--------main.m(9KB)
--------README.md(174B)
--------DP_HMM.m(3KB)
--------discrete_1134.mat(602KB)
----README.md(651B)
----data and figures()
--------rawUv_4steps.mat(7.65MB)
--------Average_speed_jump.fig(24KB)
--------RMSE.fig(24KB)
--------FF_test_prediction_2step.mat(382KB)
--------LSTM_test_prediction_2step.mat(450KB)
--------LSTM_test_prediction_1step.mat(465KB)
--------LSTM_test_prediction_4step.mat(420KB)
--------Histogram_pdf.fig(45KB)
--------FF_test_prediction_3step.mat(367KB)
--------rawUv_2steps.mat(8.31MB)
--------FF_test_prediction_5step.mat(337KB)
--------rawUv_5steps.mat(7.32MB)
--------FF_test_prediction_1step.mat(397KB)
--------README.md(2B)
--------rawUv_1steps.mat(8.63MB)
--------rawUv_3steps.mat(7.98MB)
--------LSTM_test_prediction_3step.mat(435KB)
--------discrete_1134.mat(602KB)
--------LSTM_test_prediction_5step.mat(405KB)
--------FF_test_prediction_4step.mat(352KB)
----Feedforward.py(4KB)
----Random Forest()
--------main_rf.m(662B)
--------README.md(2B)
----query and preprocessing()
--------query and preprocessing.m(3KB)
--------README.md(2B)