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基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法
文献摘要：
为了解决现有时空相关修复法挖掘交通流特性不充分的问题,提出基于时空融合图卷积网络的缺失数据修复方法.该方法在分析交通流时空特性的基础上,采用2类函数分别计算交通流数据的时间自相关系数和空间关联度系数.将交通检测器的部署位置作为节点构成几何拓扑图,通过线性融合规则构建时空融合矩阵,替代图卷积输入层的邻接矩阵,捕获交通流细粒化的时空关系.利用轻量级一维卷积层学习多通道时序向量的时间特征,加快模型的收敛速度.利用图卷积层学习交通流数据的空间特征,构建时空融合图卷积网络修复模型.实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法在多检测器场景中的修复精度和模型收敛速度均有所提升,可以有效地修复交通流缺失数据.
文献关键词：
交通工程;时空融合;交通流数据修复;图卷积网络;一维卷积
中图分类号：
作者姓名：
侯越;韩成艳;郑鑫;邓志远
作者机构：
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]侯越;韩成艳;郑鑫;邓志远-.基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(07):1394-1403
A类：
交通流数据修复
B类：
时空融合,修复方法,时空相关,交通流特性,图卷积网络,缺失数据修复,流时,时空特性,自相关系数,空间关联,交通检测器,拓扑图,线性融合,融合规则,规则构建,融合矩阵,输入层,邻接矩阵,细粒,粒化,时空关系,轻量级,一维卷积,卷积层,多通道,时间特征,收敛速度,空间特征,网络修复,复交,交通工程
AB值：
0.28774
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