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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于張量的車輛交通數(shù)據(jù)缺失估計(jì)方法

      基于張量的車輛交通數(shù)據(jù)缺失估計(jì)方法

      2021-06-17 | pdf | 3.24 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　面對(duì)當(dāng)前龐大的智慧交通數(shù)據(jù)量，收集并統(tǒng)計(jì)處理是必要且重要的過(guò)程，但無(wú)法避免的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題是目前的研究重。文中針對(duì)車輛交通數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題提岀一種基于張量的車輛交通數(shù)據(jù)缺失估計(jì)新方法：集成貝葉斯張量分解（ IntegrateBayesian Tensor Decomposition，IBTD）。該算法在數(shù)據(jù)模型構(gòu)建階段，利用隨機(jī)采樣原理，將缺失數(shù)據(jù)隨機(jī)抽取生成數(shù)據(jù)子集，并用優(yōu)化后的貝葉斯張量分解算法進(jìn)行插補(bǔ)。引入集成思想，將多個(gè)插補(bǔ)后的誤差結(jié)果進(jìn)行分析排序，考慮時(shí)空復(fù)雜度，擇優(yōu)平均得到最優(yōu)結(jié)果。通過(guò)平均絕對(duì)百分比誤差之后（ Mean Absolute Percentage Error，MAPE）和均方根誤差（ Root meSquare error，RMSE）對(duì)提出模型的性能進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提新方法能夠有效地對(duì)不冋缺失量的交通數(shù)據(jù)集進(jìn)行插并能得到很好的插補(bǔ)結(jié)果.

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