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摘要
本发明公开了一种基于动态自适应生成对抗网络的交通数据修复方法。所述方法包括以下步骤：获取原始交通数据,构成原始交通数据矩阵；利用数据标准化处理原始交通数据矩阵,确定异常数据位置,并对其进行预处理；构建多个待修复交通数据矩阵；组建由全连接神经网络构成的生成对抗网络,并基于博弈思想迭代训练生成器与对抗器；引入一种动态自适应机制,自动识别生成对抗网络的最佳迭代次数,并利用待修复交通数据矩阵完成生成对抗网络的模型训练；利用多种模型评价指标评估动态自适应生成对抗网络的修复性能。本发明具有算法计算复杂度低、修复精度高、实时动态性强等优点,可为智能城市交通规划与管理、实时公交调度与优化等提供保障。
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