科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
基于使用GPS数据的传统方法存在数据共享的高障碍性和无法覆盖到道路上所有车辆等问题，提出了一种卡口数据驱动的车辆轨迹重构方法。通过一个可以学习的嵌入表达将车辆轨迹数据中的时间信息进行嵌入；使用掩码语言模型对车辆轨迹中的部分卡口进行动态掩盖；利用多头注意力和动态卷积构成的混合注意力对车辆轨迹中的卡口上下文结构进行学习，预测出被掩盖的真实卡口。实验结果表明：该模型能够有效获取车辆轨迹中不同卡口之间的关系，在卡口缺失率提高后，也能有效还原缺失的卡口。
-
单位中铁电气化局集团有限公司; 成都信息工程大学
