LSTM Mobility Model:使用Tensorflow的LSTM Mobility Model实现源码

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LSTM移动模型 LSTM Mobility Model的Tensorflow实现可学习具有空间和时间特征的人类活动轨迹的轨迹。什么是人类活动轨迹? 人类活动轨迹是固定活动的序列。固定活动是指某人在某处停留一段时间以做某事。因此,固定活动具有以下特征:开始时间,持续时间,位置和目的。还有其他类型的时间序列问题吗? LSTM Mobility Model的实现提供了在一个模型中组合离散和多维连续特征的良好示例。可以针对您的问题轻松修改实现。如果您需要其他帮助,请随时与我联系。它是如何工作的? 为了对类似于人的活动选择决策建模,我设计了如下所示的两层模型结构。第一层为活动类型

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