基于动态生成对抗网络的路网缺失交通数据修复

作     者：许伦辉 李金龙 李若南 陈俊宇 XU Lunhui;LI Jinlong;LI Ruonan;CHEN Junyu

作者机构：广东科技学院计算机学院广东东莞523083 华南理工大学土木与交通学院广东广州510641 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 

出 版 物：《广西师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2024年第42卷第2期

页      面：30-40页

学科分类：08[工学] 0838[工学-公安技术] 

基　　金：国家自然科学基金(52072130) 广东省普通高校重点领域专项(2021ZDZX1077) 广东省重点建设学科科研能力提升项目(2021ZDJS116) 

主　　题：智能交通系统 交通数据修复 生成对抗网络 博弈思想 动态自适应机制 

摘      要：针对智能交通系统数据采集过程中发生的数据缺失问题,本文提出一种基于动态生成对抗网络(dynamic generative adversarial network,D-GAN)的路网交通数据修复方法。该方法首先依据交通数据的时空特性与设定的缺失类型和缺失比例来构造各种缺失交通数据矩阵,然后基于博弈思想迭代训练由2个全连接神经网络构成的生成对抗网络。引入一种新颖的动态自适应机制,研究能在模型计算过程中自动识别生成器与判别器的最佳迭代次数,最终生成完整的交通数据矩阵并修复缺失值。采用加州PeMS和广州交通速度数据集来完成D-GAN模型的构建,并使用多种评价指标评估D-GAN的修复性能。实验结果表明:相对于非随机缺失模式,D-GAN对随机缺失模式的修复精度更高;随着缺失率增加,D-GAN的修复精度加速下降。但在各种缺失条件下,D-GAN模型的修复性能要优于现有模型(例如BGCP、prophet-RF和GAIN)。