改进的固定交通检测器缺失数据综合修复方法

作者：苗旭; 王忠宇; 邹亚杰; 吴兵^*

来源：同济大学学报(自然科学版), 2019, 47(10): 1477-1484.

DOI：10.11908/j.issn.0253-374x.2019.10.013

• 交通运输系统工程
• 缺失数据修复
• 周期性
• 支持向量回归(SVR)

基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80%、3.40%、25.23%,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6%.

• 出版日期2019
• 单位同济大学; 交通运输学院; 上海海事大学