基于LSTM 根据智能手机数据对人类活动进行建模行为预测 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2025-11-24 11:43:51 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： lstm 人工智能 智能手机数据 人类活动进行建模行为预测 LSTM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129806906
此博客分享了一个利用LSTM模型预测人类活动的项目，基于智能手机数据进行行为建模。提供了详细的数据代码资源链接，可在B站观看项目演示，并在优快云下载完整代码。
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预测手机用户行为：基于 Matlab 的移动用户行为模型
qq_37934722的博客
05-11 310
我们将用户特征作为输入，将用户行为（浏览、搜索、购买等）作为输出，训练一个朴素贝叶斯分类器。首先，我们需要准备一些用户数据，包括用户在应用中浏览、搜索、购买等行为的日志记录。然后，我们对训练集进行特征提取，并使用朴素贝叶斯分类器建立用户行为模型。需要注意的是，本篇文章中介绍的方法只是一种基础的用户行为模型，实际应用还需要根据具体情况进行调整和改进。综上所述，基于 Matlab 的移动用户行为模型是一种简单而有效的预测用户行为的方法，可以帮助应用开发者更好地了解用户需求，并优化应用体验。
MMUB预测手机用户行为：model of the mobile user behavior
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-06 1285
1.问题描述： MMUB， 是基于Hidden Markov model得来的，推断手机用户行为，这个算法算的是两部分，a.用户的moving node，b.requested service.第二个算法是hybrid，结合markov和collective behaviour pattern，CBP 主要功能是用户的 location prediction，这个是基于Bayesian 来的。我要做的是，把hybrid里面结合着的Markov换成MMUB，得到新的hybrid，来比较新的和...
利用LSTM进行人类活动识别的实战项目
weixin_36149538的博客
07-05 1001
长短期记忆网络（LSTM）是为了解决传统递归神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题而特别设计的一种循环神经网络。LSTM通过引入一种复杂的“门”结构来调节信息的流入、留存和流出，能够有效地学习序列中的长期依赖关系。时间序列数据是按时间顺序排列的一系列数据点，通常以固定的时间间隔记录，例如每秒、每天或每月。这类数据在金融、经济、工程和自然科学等众多领域都非常重要，因为它们可以帮助我们理解随时间变化的现象和模式。
2024湖南省研究生数学建模A题详细思路代码成品文章:使用智能手机记录人体活动状态
xb459149247的博客
07-08 3954
首先，我们需要对附件1中提供的3名实验人员的运动数据进行分类，这些数据包含每名实验人员的每种活动状态的5组加速度计和陀螺仪数据，但未记录数据所代表的活动状态。从聚类角度考虑，构建类别的向量距离越接近，说明这些向量越相似，因此，从聚类结果上来看，构建聚类类别和活动状态类别的二元组，找出二元组数量最多的作为聚类类别和活动状态的映射关系。其中二元组由（活动状态类别，聚类类别构成），可以看到活动状态9，11，8，12都被错误的视为同一种活动类型了，可能是其提取的特征中结果相对比较接近。
2024湖南省研究生数学建模a题：使用智能手机记录人体活动状态
2301_77723436的博客
08-11 898
有没有大佬指导一下思路啊QWQ。
基于智能手机传感器数据的人类行为识别
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02-21 1万+
原文链接： http://www.infoq.com/cn/articles/human-behavior-recognition-based-on-smart-phone-sensor-data?utm_source=tuicool&utm_medium=referral人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由
基于LSTM的智能手机人类活动识别研究
该项目基于智能手机传感器采集的数据，通过深度学习模型自动识别用户正在进行的六种基本身体活动：步行（WALKING）、上楼梯（WALKING_UPSTAIRS）、下楼梯（WALKING_DOWNSTAIRS）、坐着（SITTING）、站立（STANDING）...
基于智能手机传感器数据的人类活动识别模型构建
资源摘要信息:"人类活动识别：基于智能手机的加速度计和陀螺仪数据预测" 人类活动识别是指通过分析智能手机中的传感器数据来识别和预测用户当前正在执行的活动。随着智能手机的普及，其内置的多种传感器，如加速度计...
【多变量输入单步预测】基于鱼鹰优化算法OOA-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究Matlab代码.rar
10-07
风电功率预测作为可再生能源领域的重要研究课题，其准确性直接影响电网的稳定运行和风电场的经济效益。传统的风电功率预测方法存在诸多局限性，如对复杂气象条件的处理能力不足、预测精度受限等。因此，研究人员不断...
基于BDD数据集的驾驶行为预测模型研究
该项目通过结合先进的深度学习架构与大规模真实驾驶场景视频数据集，提出了一种基于全卷积网络（FCN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的端到端可训练模型，并使用TensorFlow框架实现，旨在从输入的连续图像帧中学习...
在智能手机传感器数据集和 LSTM RNN 上使用 TensorFlow 的人类活动识别示例 Jupyter python
07-14
使用智能手机数据集和 LSTM RNN 的人类活动识别 (HAR)。将运动类型分为六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐着， 常设， 铺设。 与经典方法相比，使用带有长短期记忆单元 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入神经网络，神经网络就像一个黑匣子，正确地建模问题。对活动识别数据集的其他研究可以使用大量的特征工程，这是一种结合经典数据科学技术的信号处理方法。就数据预处理量而言，这里的方法非常简单。 让我们使用 Google 简洁的深度学习库 TensorFlow，演示 LSTM 的用法，这是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。 视频数据集概述 请点击此链接查看实验中记录的 6 项活动的视频，其中一名参与者： 更多详情、使用方法，请下载后细读README.md文件
LSTM-人类活动-识别：在智能手机传感器数据集上使用TensorFlow和LSTM RNN的人类活动识别示例。 在六个活动类别中分类运动的类型-Guillaume Chevalier
02-03
使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非常简单。 让我们使用Google简洁的深度学习库TensorFlow演示LSTM的用法，LSTM是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。 视频数据集概述 点击此链接可观看其中一位参与者在实验中记录的6个活动的视频： 有关输入数据的详细信息 我将在数据上使用LSTM进行学习（作为连接在腰部的手机），以识别用户正在进行的活动类型。 数据集的描述如下： 传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采
人类活动识别---代码
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06-20 871
人类活动识别
人体姿态跟踪系统设计：基于MATLAB的人体姿态跟踪算法实现和应用，包括人体姿态估计、运动分析和跟踪
走向CTO的路上...
06-25 569
人体姿态跟踪是指通过对连续图像或视频数据进行处理，实现对人体姿态的跟踪和重建。人体姿态估计是指通过图像或视频数据，对人体的姿态进行估计和重建。这些示例仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时，为了能够运行这些示例，需要先准备好相应的数据和工具箱，并根据实际情况进行相应的修改。运动分析是指通过对人体姿态数据进行分析，提取运动信息和特征。
【数学建模】全球人类步行模型与实时运动学拟人化matlab代码
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步行是人类最基本的运动方式之一，也是城市交通的重要组成部分。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，如何利用数学模型和计算机技术模拟和预测人类步行行为，成为了一个重要的研究课题。本文将介绍一种基于全球人类步行模型和实时运动学拟人化的步行模拟方法，并探讨其在城市交通规划、人机交互等领域的应用前景。本文介绍了一种基于全球人类步行模型和实时运动学拟人化的步行模拟方法，并探讨了其在城市交通规划、人机交互等领域的应用前景。该方法可以模拟出更加逼真的行人步行行为，为城市交通规划、人机交互等领域提供重要的技术支持。
人工智能中的数学建模：解决实际问题
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1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。智能行为包括学习、理解自然语言、推理、知识表示、计算机视觉和机器人控制等。数学建模在人工智能领域具有重要作用，它提供了一种抽象的方法来描述和解决问题。数学建模可以帮助我们理解问题的本质，找到最佳解决方案，并评估解决方案的效果。 在这篇文章中，我们将讨论人工智能中的数学建模，包...
MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类...
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04-25 252
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。视频LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用_序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。此示例使用从佩戴在身上的智...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
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