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：张耀方 陈坚[1] 

机构地区：[1]重庆交通大学交通运输学院,重庆市400074

出　　处：《公路》2024年第5期312-318,共7页Highway

基　　金：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 

分 类 号：U491.11[交通运输工程—交通运输规划与管理]