《表1 不同算法的轨迹预测可靠性》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进极限学习机和深度神经网络融合的车辆轨迹长期预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

将本文提出的方法与3层隐藏层的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、ELM、DNN等数据驱动的预测方法进行比较，轨迹预测结果的均方误差、标准偏差如表1所示，基于动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）的相似度计算结果如表2所示。