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摘要
本发明公开了一种基于多视角时间矩阵分解的缺失交通数据修复方法。所述方法包括以下步骤：获取城市路网原始交通数据集并将其合理矩阵化,得到原始交通数据矩阵；重塑原始交通数据矩阵,得到多个时间矩阵；采用向量自回归过程依次对多个时间矩阵进行分解与重构,多个时间矩阵对应的子模型采用多元高斯分布假设及Gibbs采样进行模型参数推断和更新；引入一种截断机制,局部定向减少各子模型的输出残差,采用多种伸缩与填充系数组合提升模型修复性能；建立一个多视角时间矩阵修复模型；利用真实交通数据集对多视角时间矩阵修复模型进行训练与性能评估。本发明从不同视角深度挖掘交通数据的时空特性,有效提高了缺失交通数据的修复精度。
- 出版日期2022-6-29
- 单位华南理工大学
