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基于时空特征对抗网络的路网交通流缺失数据补全方法
作者姓名:张耀方  陈坚
作者单位:重庆交通大学交通运输学院 重庆市 400074
基金项目:四川省科技项目,项目编号2022YFH0016;
摘    要:针对高速公路的交通流数据缺失问题,为解决现有方法对时空特征挖掘交通流特征不充分的情况,提出了基于时空特征对抗网络的模型。该模型使用门循环控制单元(GRU)快速学习数据中的时序规律,通过图卷积神经网络学习路网拓扑中的空间关联性,用时空特征融合的对抗网络互相博弈不断优化生成网络和判别网络,以实现生成网络构建数据判别网络,达到对缺失数据的精确补全。基于真实数据的实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法能够很好地拟合数据中时间规律性、空间关联性和时空关联性,达到有效补全缺失数据的目的。

关 键 词:智能交通  交通流时空特征  对抗网络  缺失数据  插补方法  
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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