Missing traffic data imputation with a conditional diffusion framework

2025-07-24

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2025.129140

摘要

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• 通过变分自编码器（VAE）进行地址数据插补，确保时空一致性和多尺度时序模式的优化。 • 条件特征模块捕获输入数据中的时空模式，以提高噪声估计精度。 • VDM：利用时空特征的扩散条件框架，用于噪声估计和逆向过程数据插补。 • 在5个真实交通数据集上测试后，本模型展现出优于基线方法的插补性能。

Keyword:

VAE

conditional diffusion model

spatiotemporal consistency

data imputation

traffic data