[發(fā)明專利]一種基于動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法

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• 申請日: 2022-06-29
• 公開（公告）號: CN115019510A
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李金龍;李若南;許倫輝;吳攀
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 江裕強

本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法。所述方法包括以下步驟：獲取原始交通數(shù)據(jù)，構(gòu)成原始交通數(shù)據(jù)矩陣；利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理原始交通數(shù)據(jù)矩陣，確定異常數(shù)據(jù)位置，并對其進行預(yù)處理；構(gòu)建多個待修復(fù)交通數(shù)據(jù)矩陣；組建由全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的生成對抗網(wǎng)絡(luò)，并基于博弈思想迭代訓(xùn)練生成器與對抗器；引入一種動態(tài)自適應(yīng)機制，自動識別生成對抗網(wǎng)絡(luò)的最佳迭代次數(shù)，并利用待修復(fù)交通數(shù)據(jù)矩陣完成生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練；利用多種模型評價指標(biāo)評估動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的修復(fù)性能。本發(fā)明具有算法計算復(fù)雜度低、修復(fù)精度高、實時動態(tài)性強等優(yōu)點，可為智能城市交通規(guī)劃與管理、實時公交調(diào)度與優(yōu)化等提供保障。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法。

背景技術(shù)

城市道路交通網(wǎng)絡(luò)是一個數(shù)據(jù)豐富且存在特定運行規(guī)律的復(fù)雜系統(tǒng)，它有序支撐了城市居民的便捷生活，也促進了現(xiàn)代城市的穩(wěn)健發(fā)展。然而，隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)等先進方法的迅猛發(fā)展，交通數(shù)據(jù)迎來了爆炸性增長，缺失、異常等劣質(zhì)數(shù)據(jù)也隨之產(chǎn)生。導(dǎo)致交通數(shù)據(jù)缺失的主要因素包括軟件或硬件故障，數(shù)據(jù)的缺失比率和缺失類型也依實際環(huán)境呈復(fù)雜變化。因此，采用有效算法對缺失交通數(shù)據(jù)進行高精度修復(fù)，從而保障交通數(shù)據(jù)的后續(xù)建模與分析甚至城市路網(wǎng)交通系統(tǒng)穩(wěn)定運行都有極為重要的作用。

現(xiàn)階段的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法主要包括傳統(tǒng)插值方法、統(tǒng)計學(xué)習(xí)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)算法(王力,李敏,閆佳慶,張玲玉,潘科,李正熙.(2018).基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的路網(wǎng)交通流數(shù)據(jù)補全方法.交通運輸系統(tǒng)工程與信息,18(6),9.)。存在的主要缺陷包括無法有效修復(fù)缺失的交通數(shù)據(jù)以及無法解決高缺失率交通數(shù)據(jù)修復(fù)等問題。特別對于大規(guī)模交通數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)的時空特性十分復(fù)雜，傳統(tǒng)的修復(fù)方法已經(jīng)無法應(yīng)對新形式下的修復(fù)目標(biāo)。因此，建立穩(wěn)定且高效的交通數(shù)據(jù)修復(fù)模型十分必要。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法。該方法動態(tài)驅(qū)使生成對抗網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)其數(shù)據(jù)生成過程，解決GAN迭代過程不穩(wěn)定、過擬合與欠擬合等問題，進而有效提高交通數(shù)據(jù)的修復(fù)精度和效率。

本發(fā)明的目的至少通過如下技術(shù)方案之一實現(xiàn)。

一種基于動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)修復(fù)方法，包括以下步驟：

S1、通過布置在城市路網(wǎng)干道上的傳感器不間斷獲取原始交通數(shù)據(jù)，構(gòu)成原始交通數(shù)據(jù)矩陣；

S2、利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理原始交通數(shù)據(jù)矩陣，并通過可視化方式繪制交通數(shù)據(jù)隨時間變化的熱力圖，確定異常數(shù)據(jù)位置，并對其進行預(yù)處理；

S3、構(gòu)造時空交通數(shù)據(jù)矩陣，并按不同的缺失類型和比例隨機刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建多個待修復(fù)交通數(shù)據(jù)矩陣；

S4、組建由全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)，并基于博弈思想迭代訓(xùn)練生成器與對抗器；

S5、引入一種動態(tài)自適應(yīng)機制，自動識別生成對抗網(wǎng)絡(luò)的最佳迭代次數(shù)，并利用待修復(fù)交通數(shù)據(jù)矩陣完成生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練；

S6、利用多種模型評價指標(biāo)評估動態(tài)自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的修復(fù)性能。

進一步地，步驟S1中，采集的原始交通數(shù)據(jù)包括交通流量、速度或者密度。

進一步地，步驟S2具體如下：

對原始交通數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，按如下標(biāo)準(zhǔn)化公式完成不同數(shù)據(jù)量綱的統(tǒng)一：