面向智能车联网的缺失数据估计新方法

• 作者: 张婷 张德干 高瑾馨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 车联网 智能 数据丢失 估计 偏差
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3460-3463,3492
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0319

摘要

数据丢失是面对智能车联网中的一个常见问题.鉴于此,考虑了大型和多样化车联网中的缺失数据问题.通过在智能车联网中提取公共交通模式,比较了函数估计和张量分解等方法来估计这些缺失值的优劣后,提出了张量低秩近似估计新方法,该方法在缺失数据的情况下获得流量模式,得到大规模车联路网的低秩表示.通过不同的道路车联网实验测试,表明该新方法的估计精度、数据集的偏差达到了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德干	天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室	12	72	5.0	8.0
5	张婷	天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室	5	2	1.0	1.0