【摘 要】
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智能交通系统集成了各种先进的技术和智能化应用服务于城市交通管理,以提升道路的使用效率,优化城市交通的状况,从而改善城市的交通质量,为城市居民带来出行便利。然而,交通数据缺失的问题一直困扰着智能交通系统的研究人员,缺失的交通数据降低了自身的研究价值,阻碍了智能交通系统的进一步应用和研究。因此针对缺失的交通数据,如何进行高效的数据恢复和有效的缺失数据利用成为智能交通系统的重要研究课题。针对缺失数据带来
【基金项目】
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国家自然科技基金面上项目“面向群智感知车联网的高效信息获取与处理技术研究（61571129）”；
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智能交通系统集成了各种先进的技术和智能化应用服务于城市交通管理,以提升道路的使用效率,优化城市交通的状况,从而改善城市的交通质量,为城市居民带来出行便利。然而,交通数据缺失的问题一直困扰着智能交通系统的研究人员,缺失的交通数据降低了自身的研究价值,阻碍了智能交通系统的进一步应用和研究。因此针对缺失的交通数据,如何进行高效的数据恢复和有效的缺失数据利用成为智能交通系统的重要研究课题。针对缺失数据带来的问题,本文设计两种处理交通数据的新方法。首先,本文根据交通数据的时空特征,提出了基于三维卷积生成式对抗网络的数据恢复算法,以实现高效、多种缺失场景下的数据恢复。其次,本文以减少交通预测时的前期数据预处理,有效利用缺失的交通数据为目标,提出基于三维卷积网络的环境生成式对抗网络模型,以实现数据缺失情况下的交通预测。本文的主要研究内容如下:（1）为了充分利用历史的交通数据和交通数据所具有的时空特征,本文依据交通数据的时空特性,首先将交通数据建模为三维的时空张量数据。其次,将生成式对抗网络与三维卷积网络相结合,提出一种基于三维卷积生成式对抗网络模型的缺失交通数据的恢复算法。该模型利用历史交通数据训练网络,充分提取历史交通数据的数据特征;并使用三维卷积网络处理交通数据的时空特征。最后在数据恢复阶段,为了使生成器生成特定的缺失数据,本文结合上下文损失函数,并依据未缺失数据的信息得到恢复结果。实验结果表明,利用该模型可以有效提高多种缺失场景下的数据恢复精度。（2）为了降低缺失数据带来的影响,本文提出一种基于三维卷积网络的环境生成式对抗网络模型,用于缺失数据下的交通流量预测。针对数据缺失的问题,本文引入环境生成式对抗网络的缺失测量模块,以使生成器可利用缺失的数据能够直接学习完整的数据分布特性。并且,本文研究周末、节假日和天气等因素对交通数据预测算法的影响,设计一种影响因素模块提取数据特征,通过与生成器输出结果进行数据融合以提高预测精度。仿真实验通过北京市的实际交通数据验证本文所提出缺失数据下的交通预测算法的有效性。
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