【摘 要】
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在实际交通数据收集过程中,采集设备故障、维修等问题均易导致采集到的交通数据存在一定的缺失。针对交通数据缺失情况下的交通流预测问题,本文提出了一种基于生成式对抗网络的短时交通流预测模型。该模型由生成网络和判别网络两部分组成。其中,生成网络由全连接层和门控循环单元(GRU)构成,以编码解码的形式完成对未来交通状态的预测输出;判别网络由多层全连接层构成,通过Wasserstein距离的计算完成对真假样本的有效判断。实验结果表明,本文提出的模型不仅适用于不同比例数据缺失下的短时交通流预测,而且其预测表现优于其他
【机 构】
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浙江工业大学网络空间安全研究院,浙江工业大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61903334)和浙江省自然科学基金(LQ16E080011)资助项目。
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在实际交通数据收集过程中,采集设备故障、维修等问题均易导致采集到的交通数据存在一定的缺失。针对交通数据缺失情况下的交通流预测问题,本文提出了一种基于生成式对抗网络的短时交通流预测模型。该模型由生成网络和判别网络两部分组成。其中,生成网络由全连接层和门控循环单元(GRU)构成,以编码解码的形式完成对未来交通状态的预测输出;判别网络由多层全连接层构成,通过Wasserstein距离的计算完成对真假样本的有效判断。实验结果表明,本文提出的模型不仅适用于不同比例数据缺失下的短时交通流预测,而且其预测表现优于其他
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