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Federated Learning for Traffic Flow Prediction Enhanced by Synthetic Data
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内容提要
本研究提出了FedTPS联邦学习框架，通过合成数据增强本地数据集，以解决深度学习交通预测模型对大量数据的需求。实验结果表明，FedTPS在全球模型性能上优于多种基线，展示了其在交通流预测中的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了FedTPS联邦学习框架。
- FedTPS旨在通过合成数据增强本地数据集，以解决深度学习交通预测模型对大量数据的需求。
- 实验结果表明，FedTPS在全球模型性能上优于多种基线。
- FedTPS展示了其在交通流预测中的潜力。
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