【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其涉及一种时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法及系统。
技术介绍
1、交通轨迹数据是指记录车辆在一段时间内的移动路径信息，通常包括经度、纬度和时间戳等字段的一系列数据点。这些数据点串联起来，形成了个体在空间和时间上的移动轨迹。在交通规划中，轨迹数据有助于确定道路建设的优先级，优化信号灯调度，以及为导航系统提供实时交通信息。对于网约车车辆调度，轨迹数据能够帮助预测需求热点，从而优化车辆分布，减少乘客等待时间，并提高运营效率。
2、交通轨迹生成对于交通轨迹数据的意义在于，它可以模拟和预测现实中可能发生的交通轨迹，尤其是在数据不完整或无法直接获取的情况下。通过生成对抗训练下的图神经网络(gnns)，可以模拟出与实际交通状况相似的轨迹数据，为交通规划和管理提供更为丰富的数据支持。然而，由于隐私和商业限制，我们往往只能获取到有限的轨迹样本，这导致深度生成模型在训练时学习不充分。这种稀疏性使得模型难以捕捉到所有可能的交通模式，从而影响生成轨迹数据的真实性和质量。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所述的时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤(S1)中，数据源的采集与处理包含数据获取与路网匹配，具体步骤如下：
3.如权利要求1所述的时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤(S2)中，元训练的主体可以分为以下几个步骤：首先，初始化模型参数，公共编码器T’和各个城市编码器Ti的参数初始化为相同的数值；其次，进行元训练循环，对于每一轮元训练，从所有城市中随机选择一个源城市作为当前任务，将公共编码器T’...
【技术特征摘要】
1.一种时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所述的时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤(s1)中，数据源的采集与处理包含数据获取与路网匹配，具体步骤如下：
3.如权利要求1所述的时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤(s2)中，元训练的主体可以分为以下几个步骤：首先，初始化模型参数，公共编码器t’和各个城市编码器ti的参数初始化为相同的数值；其次，进行元训练循环，对于每一轮元训练，从所有城市中随机选择一个源城市作为当前任务，将公共编码器t’的参数克隆到源城市编码器ti中，得到初始的城市编码器参数，在当前源城市的训练数据上使用城市编码器ti进行训练，并更新城市编码器的参数，计算当前源城市的损失函数，并记录损失值；最后，在元训练结束后进行优化，在每一轮元训练结束后，在公共编码器t’上执行梯度下降，以优化其参数，通过使用各个城市的训练数据和损失函数，计算公共编码器t'的梯度，并更新公共编码器的参数。
4.如权利要求1所述的时空门机制迁移的异源城市出租车轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤(...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐超清，刘志化，郑铜亚，金苍宏，宋明黎，
申请(专利权)人：浙大城市学院，
类型：发明
国别省市：
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