基于LSTM的人行为轨迹预测 - Matlab实现

基于LSTM的人行为轨迹预测 - Matlab实现

人行为轨迹预测是计算机视觉和机器学习领域的一个重要任务。通过对过去的行为轨迹进行分析和建模，可以预测未来的行为，这对于许多应用，如交通管理、智能监控和人机交互等领域都具有重要意义。本文将介绍如何使用LSTM（长短期记忆网络）在Matlab中实现人行为轨迹预测，并提供相应的源代码。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模中表现出色。相比于传统的RNN，LSTM具有更强的记忆能力，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在人行为轨迹预测任务中，LSTM可以学习到过去行为轨迹的模式，并根据这些模式生成未来的预测。

接下来，我们将使用Matlab来实现基于LSTM的人行为轨迹预测。首先，我们需要准备训练数据。数据集应包含人的历史行为轨迹，以及对应的未来预测目标。每个行为轨迹可以由一系列坐标点表示。

以下是一个示例数据集的结构：

% 输入数据
input_data = [
    1