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隨著射頻識別（RFID）技術(shù)的不斷發(fā)展，其相比全球定位系統(tǒng)（GPS）具有高精度、數(shù)據(jù)信息量大的優(yōu)勢，將其應(yīng)用于智能交通以預(yù)測移動對象位置受到廣泛關(guān)注。然而，由于其定位基站分布離散，并且不同基站對位置預(yù)測的影響權(quán)重不同，以及長期的歷史信息會來帶維數(shù)災(zāi)難等，移動對象的位置預(yù)測面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。針對這些挑戰(zhàn)，在分析現(xiàn)有預(yù)測算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了一種長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和注意力（ Attention）機(jī)制相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（LSTM- Attention）。該算法將one-hot編碼后的輸入向量通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降維處理后，利用注意力杋制來發(fā)掘不同的定位基站對位置預(yù)測的權(quán)重影響，最后進(jìn)行位置預(yù)測。在南京交管局提供的RFD數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的對比實驗表明，與現(xiàn)有算法相比，所提算法在預(yù)測準(zhǔn)確性上有明顯的提升。
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