基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
交通信息的完整性直接影响着城市交通管理的效率.针对城市道路交通中因路段检测器覆盖不全或设备损坏等造成的流量检测数据缺失问题,本文提出基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)算法的交通流量数据补全方法.首先,以路段实际流量为基础,进行图像化处理生成路网二维信息图;其次,计算考虑时空信息补偿的路网关联矩阵,利用GAN算法分析并实现路网二维信息图缺失部分的补全,进而得到路段交通流量的完整数据;最后,利用实际数据,对比分析了本文方法与相空间重构的卡尔曼滤波方法对缺失数据的补全情况.实例分析结果验证了本文方法的可行性和有效性.
推荐文章
基于ST-DCGAN的时序交通流量数据补全
ST-DCGAN网络
时序数据
缺失交通流量补全
生成式对抗网络在图像补全中的应用*
图像补全
生成式对抗网络
卷积神经网络
马尔科夫随机场
均方误差
基于对抗自编码网络的水利数据补全方法
水利监测数据
数据缺失与补全
对抗自编码网络
对抗正则化
重构误差
基于交通分配的航路网络生成
航路网络
链路预测
交通分配
双层规划
NSGA?Ⅲ算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于生成式对抗网络的路网交通流数据补全方法
来源期刊 交通运输系统工程与信息 学科 交通运输
关键词 智能交通 路网交通信息补全 生成式对抗网络 交通流量 交通信息图像化
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 智能交通系统与信息技术
研究方向 页码范围 63-71
页数 9页 分类号 U491.3
字数 3633字 语种 中文
DOI 10.16097/j.cnki.1009-6744.2018.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李正熙 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 146 1349 19.0 30.0
2 李敏 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 17 110 4.0 10.0
3 王力 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 42 176 7.0 12.0
4 潘科 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 3 12 2.0 3.0
5 闫佳庆 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 3 2 1.0 1.0
6 张玲玉 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 7 9 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (4)
共引文献  (25)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
智能交通
路网交通信息补全
生成式对抗网络
交通流量
交通信息图像化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通运输系统工程与信息
双月刊
1009-6744
11-4520/U
大16开
北京西直门外上园村3号北京交通大学机械工程楼D403室
82-652
2001
chi
出版文献量(篇)
3501
总下载数(次)
18
总被引数(次)
41977
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导