《基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法》

技术简介：

本发明涉及一种基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法,包括：将n个基学习器{f-i|i＝1,...,n}在对应的源域中预先训练,随机初始化在线学习器f-t的参数,在线学习器f-t具有与基学习器相同的结构；数据{X～t,Y～t|t＝1,2,...,T}按时间顺序到达,X～t表示t时刻到达的观测轨迹,Y～t表示t时刻到达的未来真实轨迹,当t时刻到来时,利用在线学习器f-t进行轨迹预测,并对在线学习器f-t进行更新操作,得到在线学习器f～(t+1)。本发明能够适应实时变化的场景和轨迹数据,进而对未来轨迹进行准确预测。

研发人员：杨彪;张晴雨;胡义凯;徐黎明;倪蓉蓉;王睿;杨长春