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基于深度学习的车辆轨迹预测算法研究

一、引言

随着科技的不断进步和城市化进程的加速，交通流预测与车辆轨迹分析成为智慧城市建设的重点。在这些研究中，车辆轨迹预测具有极大的实际应用价值，如智能交通系统、自动驾驶、车辆调度等。传统的车辆轨迹预测方法往往依赖于规则模型或简单的统计模型，难以应对复杂的交通环境和多样的车辆行驶模式。因此，基于深度学习的车辆轨迹预测算法应运而生，其在复杂环境下表现出了优秀的预测性能。

二、背景与意义

车辆轨迹预测算法研究在智慧城市建设中扮演着重要的角色。传统的预测方法无法处理复杂的交通环境及车辆行为的不确定性，而深度学习技术通过学习大量数据中的规律和模式，可以更准确地预测车