[發(fā)明專利]基于張量分解的城市交通缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711184489.2 | 申請日: | 2017-11-23 |
| 公開(公告)號(hào): | CN107992536B | 公開(公告)日: | 2020-10-30 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 何兆成;鐘嘉明 | 申請(專利權(quán))人: | 中山大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F16/21 | 分類號(hào): | G06F16/21;G06Q10/06;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 510275 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 張量 分解 城市交通 缺失 數(shù)據(jù) 填補(bǔ) 方法 | ||
本發(fā)明涉及一種基于張量分解的城市交通缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法,包括有以下步驟:S1.構(gòu)建城市交通數(shù)據(jù)基于路段、日期和時(shí)段維度的張量;S2.對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)填補(bǔ),完成缺失數(shù)據(jù)的初始化;S3.對預(yù)填補(bǔ)得到的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)嗥娈愔捣纸猓诰虻玫饺笔?shù)據(jù)在路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量;S4.利用路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量,計(jì)算得到核心張量;S5.構(gòu)建缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,輸入路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量及核心張量訓(xùn)練缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,并結(jié)合優(yōu)化算法不斷優(yōu)化缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,優(yōu)化完畢后通過缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型實(shí)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及基于一種基于張量分解的城市交通缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法。
背景技術(shù)
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法給人們帶來了無數(shù)紅利。以交通行業(yè)為例,通過收集和分析車速數(shù)據(jù),城市管理者可以掌握路段的運(yùn)行情況。然而,在數(shù)據(jù)采集過程中,不可避免的問題是缺失數(shù)據(jù),這直接阻礙了城市管理者對路段運(yùn)行情況的掌握,從而也無法制定有效的管理決策。但幸運(yùn)的是,城市交通數(shù)據(jù)往往具有較強(qiáng)的時(shí)空規(guī)律,如在工作日往往會(huì)出現(xiàn)早晚高峰等。因此,可以通過一定的方法,從歷史數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。
如何通過科學(xué)的方法,充分挖掘已有數(shù)據(jù)規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模交通缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ),從而幫助城市管理者掌握交通運(yùn)行情況、制定有效的管理決策,是本發(fā)明研究的重點(diǎn)和目的所在。
現(xiàn)在的國內(nèi)外研究和技術(shù)現(xiàn)狀主要如下:
第一,城市交通零散缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)。國內(nèi)外學(xué)者對城市交通零散數(shù)據(jù)缺失填補(bǔ)方法做了大量研究,較為經(jīng)典的是利用自相關(guān)分析理論,找出與零散缺失數(shù)據(jù)緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn),再采用加權(quán)平均的方法來實(shí)現(xiàn)零散缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。上述算法模型著重考慮了數(shù)據(jù)間的特性,而對數(shù)據(jù)本身特性的挖掘較少,此外還有計(jì)算復(fù)雜,耗時(shí)高的缺點(diǎn),難以大規(guī)模推廣。
第二,城市交通連續(xù)缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)?,F(xiàn)有的連續(xù)缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法,主要以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法為主,利用已有的歷史數(shù)據(jù),訓(xùn)練得到回歸模型,進(jìn)行實(shí)現(xiàn)對連續(xù)缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。這一類算法雖然填補(bǔ)效果較好,但也存在計(jì)算復(fù)雜,填補(bǔ)模型參數(shù)多、解釋性差的缺點(diǎn),不利于其他使用者理解模型,復(fù)現(xiàn)模型,從而也在一定程度上限制了相關(guān)應(yīng)用的推廣。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于從城市交通本身的時(shí)間空間特性出發(fā),首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織,其次通過張量分解的方法挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律,再利用挖掘得到的規(guī)律建立強(qiáng)解釋性的缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,最終實(shí)現(xiàn)對零散或連續(xù)的缺失數(shù)據(jù)有效填補(bǔ)。
為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的,采用的技術(shù)方案是:
一種基于張量分解的城市交通缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法,包括有以下步驟:
S1.構(gòu)建城市交通數(shù)據(jù)基于路段、日期和時(shí)段維度的張量;
S2.對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)填補(bǔ),完成缺失數(shù)據(jù)的初始化;
S3.對預(yù)填補(bǔ)得到的張量進(jìn)行截?cái)嗥娈愔捣纸?,挖掘得到張量在路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量;
S4.利用路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量,計(jì)算得到核心張量;
S5.構(gòu)建缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,輸入路段、日期和時(shí)段維度的左奇異向量及核心張量訓(xùn)練缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,并結(jié)合優(yōu)化算法不斷優(yōu)化缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型,優(yōu)化完畢后通過缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)模型實(shí)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。
優(yōu)選地,所述城市交通數(shù)據(jù)為車速數(shù)據(jù)。
優(yōu)選地,所述步驟S2對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)填補(bǔ)的具體過程如下:
S11.計(jì)算已觀測的車速數(shù)據(jù)的平均值;
S12.初始化路段、日期和時(shí)段維度上的偏置向量;
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