一种基于SVD的交通流量数据补全算法

• 作者: 李通 舒勤
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: SVD 交通流量 数据补全
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 129-130
• 页数: 2页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 1595字
• 语种: 中文

摘要

针对高速公路流量数据采集容易出现数据缺失的情况，提出一种基于奇异值分解(SVD)的数据补全算法。首先对数据进行处理，再对其进行数据分解得到特征量，利用特征量找出相似日期，最后利用相似日期进行缺失数据估计，从而补全数据。与传统的均值补全算法进行了相比分析，本算法具有较好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒勤	四川大学电气信息学院	106	655	15.0	20.0
2	李通	四川大学电气信息学院	8	85	5.0	8.0