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摘 要：为解决因缺乏部分行人建模思想、缺少时间维度的全局视野和忽略行人交互模式多样性，而导致交互建模不充分、低预测精度等问题，提出基于Social-STGCNN（social spatio-temporal graph convolutional neural network）的改进模型STG-DTBTA（spatio-temporal graph distance threshold Bi-TCN attention）。（剩余22337字）
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融合距离阈值和双向TCN的时空注意力行人轨迹预测模型
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