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隨著射頻識別（RFID）技術的不斷發展，其相比全球定位系統（GPS）具有高精度、數據信息量大的優勢，將其應用于智能交通以預測移動對象位置受到廣泛關注。然而，由于其定位基站分布離散，并且不同基站對位置預測的影響權重不同，以及長期的歷史信息會來帶維數災難等，移動對象的位置預測面臨著嚴峻的挑戰。針對這些挑戰，在分析現有預測算法的不足的基礎上，提出了一種長短期記憶網絡（LSTM）和注意力（ Attention）機制相結合的機器學習模型（LSTM- Attention）。該算法將one-hot編碼后的輸入向量通過神經網絡進行降維處理后，利用注意力杋制來發掘不同的定位基站對位置預測的權重影響，最后進行位置預測。在南京交管局提供的RFD數據集上進行的對比實驗表明，與現有算法相比，所提算法在預測準確性上有明顯的提升。
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