如图所示是个小车轨迹的预测,黑色椭圆是小车的轨迹,红色的点是小车的位置(只有一个小车).那个红色的框是黑箱.在黑箱范围内小车不可见.只有左侧部分小车可以被观测到.
过程是小车开始受到一个力,然后沿着这个椭圆运行,最终停留在某个位置,小车本身不带动力,但是这个跑道的摩擦力不是固定的.
问题是通过前20%的数据,推测出小车最后的停留的区域(左上,左下,右上,右下).
现在我用LSTM来预测,用完整数据集来训练推测小车位置大概有90%准确率,但是前20%的数据集来推测小车位置只有30%左右的准确率.老师给的线是85%以上,实在搞不定了,求各位大佬给个思路救命(不局限LSTM).补充下黑色的轨迹实际是个圆,椭圆是在镜头里的样子,数据也是针对镜头的坐标来获取的.感谢各位了!
