基于深度學習多網(wǎng)絡(luò)融合的網(wǎng)聯(lián)車輛駕駛行為預(yù)測

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摘 要：智能網(wǎng)聯(lián)車在復雜道路場景中安全行駛需要對周圍車輛駕駛意圖和行駛軌跡的準確預(yù)測。將雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-directional Long Short-Term Memory）、卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Generative Adversarial）和注意力機制（Attention Mechanism）相融合，提出一種基于BLSTM-DCG-ATT的網(wǎng)聯(lián)車輛駕駛意圖和行為預(yù)測模型。（剩余10211字）