基于混合灰狼优化SVM的混合增强智能轨迹预测方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于混合灰狼优化SVM的混合增强智能轨迹预测方法和装置，方法包括：利用激光雷达获取推焦车运行前方运行目标实时位置信息；基于人在回路的混合增强智能理念，对焦炉区各运动目标进行分类；将各运行目标的位置信息和分类结果嵌入到具有分类预测功能的支持向量机SVM核函数中，结合莱维飞行、灰狼算法以及自适应改进的差分进化算法，优化SVM核函数参数和惩罚因子，以最优参数对先验数据进行测试、训练和预测，建立焦炉区现场混合增强智能轨迹预测模型，对各类运动目标的下一步移动位置和运动方向进行轨迹预测，分析判断其运动趋势后，控制推焦车运行。本发明实现快速进行运动目标的轨迹预测，实用性高，预测结果准确高效。