检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张涛西藏大学

学位级别：硕士

目前交通已进入智能数字化发展阶段,基于数据驱动的交通运营管理和决策已经成为行业运营的基石。然而,日常营运中收集的数据常因为检测器故障或传输失真等问题,导致交通数据往往缺乏完整性和准确性。因此,数据补全技术成为了交通领域基... 详细信息

目前交通已进入智能数字化发展阶段,基于数据驱动的交通运营管理和决策已经成为行业运营的基石。然而,日常营运中收集的数据常因为检测器故障或传输失真等问题,导致交通数据往往缺乏完整性和准确性。因此,数据补全技术成为了交通领域基于数据驱动研究的关键。基于市场行业和文献调研,在以往的大多数交通数据插补方法中,缺乏充分将交通数据中的时空特征及低秩特性被考虑或充分利用应用到交通数据重建中。因此,论文根据交通速度数据的时空特征及低秩特性,提出了一种基于时空相关性低秩张量理论的缺失交通数据插补方法,这对具有特殊气候及环境的西藏地区道路交通数据缺失的插补问题不仅具有深远的理论研究意义,还展现出极为重要的工程实用价值。首先,基于相关性分析法分析采集数据的时空特征。从时间和空间两个维度对采集的交通数据序列进行互相关性计算,结合相关性系数计算结果对数据集进行时空特征分析。同时,对交通数据插补相关理论基础进行了描述和归纳,为后续章节内容的开展莫定了基础。其次,构建基于时空相关性低秩张量插补模型。针对当前交通数据插补方法产生插补结果波动大的问题,基于时空张量插补理论,考虑多个符合交通实际情况的时空因素,构建基于时空相关性低秩张量插补模型,即低秩张量截断核范数插补模型(LRTC-TNN)。最后,基于多种交通数据缺失场景完成对比实验。在两个维度大小不同的交通数据集上,观察了在10%、30%、60%三种缺失率以及随机缺失(RM)与非随机缺失(NM)两种缺失模式下,高精度低秩张量插补模型(Ha LRTC),贝叶斯高斯CP分解(BGCP),贝叶斯增广张量分解(BATF)和提出的低秩张量截断核范数插补模型的插值效果。在缺失率为0.1的情况下,RM缺失模式中相比LRTC-TNN模型,BGCP模型的RMSE从4.3197降低到1.3779,降低了68.1%,MAPE也降低了70.8%;在缺失率为0.6的情况下,在RM模式下相对于其它插补模型LRTC-TNN模型的RMSE/MAPE平均降低了57%。实验结果表明提出的LRTC-TNN模型可以提高交通数据插补的准确性,为智能交通的推广和应用提供了一定的理论依据和参考价值。

关键词：缺失交通数据交通数据插补低秩张量时空相关性

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交通缺失数据插补方法研究综述

引用

现代交通与冶金材料 2023年第4期3卷 69-81页

作者：张涛张健祁欣月陈长煜西藏大学工学院西藏拉萨850000 东南大学交通学院江苏南京211189 东南大学江苏省城市智能交通重点实验室江苏南京211189

完整、可靠的交通数据对交通运输系统规划、设计和运行至关重要。然而,在许多交通信息系统中普遍存在着交通数据缺失问题,这给系统的可靠运行以及功能进一步发挥带来很大挑战。因此,如果能通过方法来估算或补偿缺失的交通数据,以最大限... 详细信息

完整、可靠的交通数据对交通运输系统规划、设计和运行至关重要。然而,在许多交通信息系统中普遍存在着交通数据缺失问题,这给系统的可靠运行以及功能进一步发挥带来很大挑战。因此,如果能通过方法来估算或补偿缺失的交通数据,以最大限度地减少不完整数据对交通利用率的影响,具有十分重要的理论意义和现实价值。具有优良性能的缺失数据插补方法,对于保持交通数据的完整性和有效性意义重大。当前,已有大量科学文献提出了许多缺失交通数据的修复方法,但过于冗杂,缺乏对这些方法的系统总结比较以及分析,也缺乏对插补方法最新发展的探讨。对目前各种缺失交通数据插补的方法进行了整理和综合,分析了各交通数据缺失的机制与模式,介绍了当前修复缺失数据的主流方法,指出了还存在的一些挑战,并展望了未来研究的前景,以期为后续相关科研工作者提供参考。

关键词：缺失交通数据插补方法张量

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