STGAN: Spatio-Temporal Generative Adversarial Network for Traffic Data Imputation

计算机科学 鉴别器 插补(统计学) 数据挖掘 分类器(UML) 缺少数据 人工智能 卷积(计算机科学) 深度学习 数据建模 机器学习 人工神经网络 模式识别(心理学) 电信 数据库 探测器
作者
Ye Yuan,Yong Zhang,Boyue Wang,Peng Yuan,Yongli Hu,Baocai Yin
出处
期刊:IEEE Transactions on Big Data [IEEE Computer Society]
卷期号:9 (1): 200-211 被引量:24
标识
DOI:10.1109/tbdata.2022.3154097
摘要

The traffic data corrupted by noise and missing entries often lead to the poor performance of Intelligent Transportation Systems (ITS), such as the bad congestion prediction and route guidance. How to efficiently impute the traffic data is an urgent problem. As a classic deep learning method, Generative Adversarial Network (GAN) achieves remarkable success in image recovery fields, which opens up a new way for the traffic data imputation. In this paper, we propose a novel spatio-temporal GAN model for the traffic data imputation (STGAN). Firstly, we design the generative loss and center loss, which not only minimizes the reconstructed errors of the imputed entries, but also ensures each imputed entry and its neighbors conform to the local spatio-temporal distribution. Then, the discriminator uses the convolution neural network classifier to judge whether the imputed matrix conforms to the global spatio-temporal distribution. As for the network architecture of the generator, we introduce the skip-connection to keep all well preserved data unchanged, and employ the dilated convolution to capture the spatio-temporal correlation in the traffic data. The experimental results show that our proposed method obviously outperforms other competitive traffic data imputation methods.
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