交通流量数据缺失值的插补方法

• 作者: 王劲峰 胡建军 韩卫国
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据挖掘 平均值 最大期望法 数据增量法
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2005.01.010

摘要

交通流量的时空数据挖掘需要完整的数据,因此必须处理交通流量数据中的缺失值.文章叙述了数据的缺失方式和常用的插补方法,根据交通流量数据时间上的周期性和空间上的相关性,采用平均值方法、最大期望法和数据增量法等确定性和随机性方法插补缺失数据,分析了这些方法的优缺点,并对插补结果进行比较.提出了交通缺失值插补的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王劲峰	中国科学院地理科学与资源研究所	79	4337	36.0	65.0
2	韩卫国	中国科学院地理科学与资源研究所	5	170	5.0	5.0
6	胡建军	北京市公安交通管理局科研所	3	147	3.0	3.0