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题名基于图卷积时空生成对抗网络的城市交通估计
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作者
许明
邬天财
金海波
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《计算机系统应用》
2024年第9期123-131,共9页
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基金
国家自然科学基金(62173171)。
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文摘
在城市道路部署前估计路网的交通流量极具挑战性,为了解决这个难题,提出了一种新的条件城市交通生成对抗网络(Curb-GAN)模型,利用条件生成对抗网络(CGAN)生成城市交通流量数据.首先,把路网各节点的距离关系和外部特征信息作为条件处理,来控制生成结果;其次,利用图卷积网络(GCN)捕获路网的空间自相关性,利用自注意力机制(SA)和门控循环单元(GRU)捕获不同时隙交通的时间依赖性;最后,由训练好的生成器生成交通流量数据.在两个真实时空数据集上的大量实验表明,Curb-GAN模型的估计精度优于主要的基线方法,并且可以产生更有意义的估计.
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关键词
生成对抗网络
自注意力机制
门控循环单元
图卷积网络
交通估计
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Keywords
generative adversarial network(GAN)
self-attention mechanism
gated recurrent unit(GRU)
graph convolutional network(GCN)
traffic estimation
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP183
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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