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基于时空生成对抗网络的缺失交通流量数据补全
【摘 要】
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随着机器学习和深度学习的发展,时序缺失数据的补全精度也得到了很大程度的提高。交通流量数据作为新型时序数据,由于自身的时空特征以及外部复杂因素的影响,使得收集到的数据缺失现象是常见且无法避免的。如何更好的学习存在交通流量数据的潜在分布特征,成为提高数据缺失补全精度的关键。传统的针对交通流量数据缺失补全方法在复杂交通状况下的补全精度不高。本文对交通流量数据的特点以及缺失补全进行分析,讨论当前缺失补全方
【出 处】
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云南大学
【发表日期】
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2020年01期
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