[發(fā)明專利]一種基于GraphSAGE-GAN的交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010945175.5
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112309112B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐東偉;魏臣臣;丁加麗;周磊;林臻謙;金燕
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/62;G06F17/16
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

一種基于GraphSAGE?GAN的交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，首先根據(jù)路網(wǎng)中檢測器的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算路網(wǎng)檢測器之間的相關(guān)性，得到路網(wǎng)相關(guān)性矩陣，然后根據(jù)得到的路網(wǎng)相關(guān)性矩陣構(gòu)建基于時(shí)間相關(guān)性的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)。其次，利用GraphSAGE提取構(gòu)建路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的潛在時(shí)空特征，最后將提取的時(shí)空特征作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)中生成器的輸入，使其通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)的對抗訓(xùn)練，生成器能夠根據(jù)經(jīng)GraphSAGE提取的時(shí)空特征生成完整的的路網(wǎng)交通狀態(tài)信息，從而實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)的修復(fù)。本發(fā)明可以深度挖掘路網(wǎng)交通狀態(tài)檢測器之間的空間特征，有效提高路網(wǎng)交通狀態(tài)修復(fù)的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于GraphSAGE-GAN的交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域。

背景技術(shù)

構(gòu)建智慧交通城市過程中，道路的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)有著核心的作用，完整的數(shù)據(jù)能夠更好的使得道路管理者獲得精確的路網(wǎng)交通狀態(tài)信息，從而更好地調(diào)控路網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。然而在現(xiàn)實(shí)中，道路檢測器的自身故障，以及各種不可抗因素(如：地震，洪水造成的道路交通狀態(tài)檢測器斷電等)造成道路檢測器獲取的交通狀態(tài)信息并不是完整的。因此，針對路網(wǎng)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)修復(fù)算法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，保證路網(wǎng)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)的完整性有著至關(guān)重要的意義。

現(xiàn)階段的道路交通預(yù)測方法主要有：歷史平均法，K近鄰法，降噪自編碼器算法，生成對抗網(wǎng)絡(luò)插補(bǔ)算法等；存在的技術(shù)缺陷：無法深度挖掘路網(wǎng)交通狀態(tài)檢測器之間的空間特征，路網(wǎng)交通狀態(tài)修復(fù)的精度較低。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于GraphSAGE-GAN的交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，可以深度挖掘路網(wǎng)交通狀態(tài)檢測器之間的空間特征，有效提高路網(wǎng)交通狀態(tài)修復(fù)的精度。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于GraphSAGE-GAN的交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法，包括以下步驟：

步驟1根據(jù)路網(wǎng)檢測器歷史交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，計(jì)算路網(wǎng)檢測器之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)檢測器之間的相關(guān)性系數(shù)大小關(guān)系，構(gòu)建基于時(shí)間相關(guān)性的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)并替代原始基于空間分布關(guān)系的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)；

步驟2利用GraphSAGE聚合檢測器以及與其相連的鄰居檢測器的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)基于時(shí)間相關(guān)性的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)提取路網(wǎng)檢測器之間的時(shí)空特征信息；

步驟3構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)，并將經(jīng)GraphSAGE提取的時(shí)空特征作為生成器的輸入，定義生成對抗網(wǎng)絡(luò)中生成器與判別器的損失函數(shù)，使得經(jīng)生成器與判別器的對抗訓(xùn)練后，生成器能夠根據(jù)輸入的時(shí)空特征信息生成完整的路網(wǎng)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)；

步驟4將路網(wǎng)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集與測試集，并根據(jù)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對GraphSAGE-GAN網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終采用測試集對網(wǎng)絡(luò)模型性能進(jìn)行評估。

進(jìn)一步，所述步驟1的過程如下：

過程如下：

1.1構(gòu)建交通路網(wǎng)，并創(chuàng)建路網(wǎng)交通狀態(tài)矩陣

構(gòu)建交通路網(wǎng)，采用圖的形式表示為：G＝(V,E)，其中 V＝{v₁,v₂,v₃,...,v_N}，|V|＝N，且：

其中N為路網(wǎng)中檢測器的總數(shù)目，在路網(wǎng)中表示為節(jié)點(diǎn)的總數(shù)， E表示為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系關(guān)系，表示路網(wǎng)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)是否存在連邊關(guān)系，針對每個(gè)檢測器節(jié)點(diǎn)v_i(i∈1,2,3,…,N)，其歷史數(shù)據(jù)記為：x_i＝[x_i1,x_i2,x_i3,…,x_iT]，T為記錄歷史數(shù)據(jù)的數(shù)目，x_it為第i個(gè)檢測器節(jié)點(diǎn)v_i在第t時(shí)刻的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)；