基于张量奇异值理论的交通数据重构方法

武江南; 张红梅; 赵永梅; 曾航

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基于张量奇异值理论的交通数据重构方法

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由于探测器和通信设备的故障,交通数据的缺失是不可避免的,这种缺失给智能交通系统(ITS)带来了不利的影响。针对此问题,运用张量平均秩的概念,对张量核范数进行最小化,从而构建了新的低秩张量补全模型,并且在此基础上,基于张量奇异值分解(T-SVD)和阈值分解(TSVT)理论,分别使用坐标梯度下降法(CGD)和交替乘子法(ADMM)对模型进行求解,提出两个张量补全算法LRTC-CGD和LRTC-TSVT。在公开的真实时空交通数据集上进行实验。结果表明,LRTC-CGD和LRTC-TSVT算法在不同的缺失场景和缺失率条件下,补全精度要优于现行的其他补全算法,并且在数据极端缺失情况下(70%~80%),补全的效果更加稳定。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第5期|1449-1453|共6页
作者
武江南; 张红梅; 赵永梅; 曾航;
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作者单位

空军工程大学装备管理与无人机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP274.2;
关键词
交通数据; 低秩张量补全; 张量奇异值分解; 阈值分解;

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