一种基于深度学习的缺失交通流量数据恢复方法

作者:帅杰导师:陈宏刚;范时平
来源:重庆邮电大学 硕士论文 2019年

摘要: 随着交通信息化的快速发展,交通数据爆炸式地增长。其中交通流量(单位时间过车数量)是描述交通流的一个重要指标,其变化规律反应了交通流基本性质。但是因为采集、传输或存储的故障,数据会存在错误、丢失的问题。数据的缺失不仅降低有效性,同时也给后续的工作带来困扰。开展针对缺失交通流量数据的恢复研究,对缺失数据的有效化处理,一方面利于深化对交通流量数据时空关联性和统计特性的认识,另一方面对智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的后续分析有着重要意义。因此缺失交通流量数据的恢复研究具有重要的理论和实际价值。本论文从复...

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