資料介紹
面對當(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程,但無法避免的數(shù)據(jù)缺失問題是目前的研究重。文中針對車輛交通數(shù)據(jù)缺失問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。通過平均絕對百分比誤差之后( Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和均方根誤差( Root meSquare error,RMSE)對提出模型的性能進(jìn)行評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提新方法能夠有效地對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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