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基于时空生成对抗网络的有条件城市交通估计( Curb-GAN: Conditional Urban Traffic Estimation through Spatio-Temporal Generative Adversarial Networks )
Y Zhang Y Li X Zhou X Kong J Luo
在给定城市发展规划和道路网络上的历史交通观测的基础上，条件城市交通估计问题的目的是在规划部署之前估计出由此产生的交通状况。这一问题对城市发展和交通管理具有重要意义，但也具有很大的挑战性，因为该规划将极大地改变当地的出行需求，新的出行需求模式可能是历史上前所未有的。为了解决这些问题,我们提出了一种新的有条件城市交通生成对抗网络（Cour-GAN）,该网络根据不同的（前所未有的）出行需求提供连续时隙的交通估计,从而使城市规划者能够在部署城市规划之前对其进行准确的评估。该算法采用并改进了条件GAN结构,通过以下几个新的思想：（1）将不同的出行需求作为“条件”处理并生成相应的交通估计；（2）集成动态卷积层来捕获沿底层道路网络的局部空间自相关；（3）利用自注意机制来捕获不同时隙交通的时间依赖关系。在两个真实时空数据集上的广泛实验表明，我们的Curb-GAN在各种条件下的估计精度都优于主要的基线方法，并且能够产生更有意义的估计。
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