基于IP-R算法的运动轨迹预测方法、装置及设备

本发明公开了一种基于IP‑R算法的运动轨迹预测方法，基于RBF神经网络对时间序列数据的预测能力，引入改进的粒子群优化算法用于寻优最佳神经网络参数，初始化粒子种群，选取平均适应度变化率，构建自适应调整惯性权重因子的粒子群优化函数；基于粒子群优化函数，对径向基神经网络的参数进行优化，得到IP‑R模型；采集炼焦环境下移动物体的运动数据，对IP‑R模型进行训练，以提高IP‑R模型对炼焦环境下移动物体运动轨迹的预测精度；采用训练好的IP‑R模型对炼焦环境下的移动物体的运动轨迹进行预测，得到目标物体的预测结果，以提高炼焦环境下移动物体的轨迹预测精度。