MATLAB
实现基于长短期记忆网络（
LSTM
）进行多工况多个时间步车速预测的详细项目实例
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智能交通与智能网联车辆技术的持续发展，使得车辆运行状态预测，尤其是车速在未来多个时间步、多工况条件下的精确预测，逐渐成为控制策略设计和交通系统优化中的核心问题。车速不仅是车辆动力学的直接表征量，更是能耗优化、轨迹规划、碰撞预警、队列控制等一系列高级功能算法的基础输入。在复杂道路环境中，车辆会经历城市拥堵路段、快速路匝道、高速公路、山路曲线段、信号交叉口、环岛以及坡道等多种工况，每种工况下，车速受限速规定、交通信号、前车行为、驾驶风格、路面附着、纵坡角度以及天气状况等多因素影响，呈现出非线性、强耦合、非平稳的时间序列特性。这种特性使得传统基于线性模型或静态特征的预测方法在精度与鲁棒性方面都面临明显局限。
在工业界与科研场景中，常见的车速建模方式包括基于白盒车辆动力学方程的机理模型，以及基于统计回归和经典时间序列的黑盒模型，例如ARIMA、卡尔曼滤波 ...