一种基于时空因果关系的城市感知数据处理方法

摘要

本发明提供了一种基于时空因果关系的城市传感数据处理方法，用于修复车辆时空轨迹行为数据。本发明通过跳转图模型学习轨迹采集设备的空间相关性，并输出设备分布式向量表示用于后续处理；将噪声数据检测问题作为一个序列标记问题，通过双向LSTM的序列标注模型，检测错误数据和潜在缺失数据，对车辆轨迹点进行标注，利用基于双向LSTM的序列预测器来预测缺失的轨迹点；最后结合预测的缺失数据来修正错误的轨迹点。本发明方法实现自动检测含噪数据，并从时空因果关系的角度对缺失数据进行修复，以避免生成不合理的车辆轨迹，提高了错误轨迹数据修复的正确率。