一种基于图的无传感道路流量剖面估计方法

交通预测模型依赖于需要被感知、处理和存储的数据。这要求部署和维护交通感知基础设施，往往导致难以承受的经济成本。缺乏感知点的位置可通过合成数据仿真来弥补，从而进一步降低交通监控所需的经济投入。最常见的数据生成方法之一是根据类似道路的数据分布来生成类真实的交通模式。检测具有相似交通状况的道路是这些系统的关键点。然而，若不在目标位置采集数据，便无法利用任何流量指标来进行这种基于相似性的搜索。我们提出了一种通过考察拓扑特征来在具备可用交通数据的地点中发现相似位置的方法。这些特征从领域知识中提取，作为数值表示（嵌入）以比较不同位置，并最终基于嵌入之间的相似性找到具有类似每日交通剖面的道路。本文检验了该新颖选择系统的性能，并与更简单的交通估计方法进行了比较。在找到相似数据源后，使用生成方法来合成交通剖面。根据被感知道路交通行为的相似程度，该生成方法可仅以一条道路的数据作为输入。本文从合成样本精度角度分析了若干生成方法。总而言之，本工作旨在激发进一步的研究努力，以提升合成交通样本的质量，从而减少了对感知基础设施的需求。