一种基于轨迹的长期动力学预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于轨迹的长期动力学预测方法
申请号:CN202510452227
申请日期:2025-04-11
公开号:CN120524114A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于轨迹的长期动力学预测方法,包括:采集状态‑动作序列数据;将采集到的数据划分为多个子轨迹,并构建训练数据集;设计轨迹预测模型,该模型以初始状态、控制参数和显示的未来时间序列作为输入,直接预测未来时间序列的状态;训练轨迹预测模型,使其能够准确预测长期轨迹。本发明公开了一种基于轨迹的长期动力学预测方法,通过直接预测未来多步状态以代替单步递归预测,显著降低长期预测误差,并提升数据效率与计算速度。该方法可广泛应用于机器人控制、自动驾驶等领域。
技术关键词
轨迹预测模型 序列 预测误差 数据 扩充训练样本 复合误差 随机梯度下降 机器人控制 深度神经网络 方程 控制策略 决策 参数 连续性 定义 度量 索引
系统为您推荐了相关专利信息
1
宠物定位搜寻方法及系统
历史运动数据 搜寻方法 预测误差 预测运动轨迹 定位搜寻系统
2
基于可解释集成学习的油气管道腐蚀速率预测方法及系统
管道腐蚀速率预测 集成学习模型 油气 特征工程 计算机可执行程序
3
便携移动通信设备同步串行接口传输PCM数据的系统及方法
串行接口模块 便携移动通信设备 主控芯片 音频编解码 时钟
4
一种基于大模型的园区智能行为识别图像处理方法
图像处理方法 矩阵 视频流 园区管理系统 深度卷积神经网络
5
基于云监测的基站电源和储能电池节能调控方法及系统
节能控制策略 节能调控方法 基站设备 储能电池 工况
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号