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数据缺失环境下基于DCTPLS-PCA的路网速度预测研究
被引量：
1
1
作者
姚加林
朱闯
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期2612-2619,共8页
准确可靠的短时交通流预测是实现良好交通控制与诱导的基础,由于设备故障和通信干扰等原因,交通数据经常存在缺失现象,给交通流预测造成了很大困难。在数据缺失环境下,通过基于三维离散余弦变换的补偿最小二乘回归(DCT-PLS)算法对缺失...
准确可靠的短时交通流预测是实现良好交通控制与诱导的基础,由于设备故障和通信干扰等原因,交通数据经常存在缺失现象,给交通流预测造成了很大困难。在数据缺失环境下,通过基于三维离散余弦变换的补偿最小二乘回归(DCT-PLS)算法对缺失数据进行修复,利用主成分分析(PCA)对修复后的数据降维,用K近邻(KNN)算法预测路网中各路段速度,并计算预测误差。以长沙市某路网为例,在数据完整和数据缺失2种情况下进行数值实验。研究结果表明:DCT-PLS算法修复精度高于概率主成分分析(PPCA)和贝叶斯主成分分析(BPCA);PCA降维能够大幅减少预测时的计算成本;在数据缺失环境下,基于DCTPLS-PCA的方法在大幅降低计算成本的同时,能够保证很好的预测精度。
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关键词
数据缺失
dct-pls
PCA
路网
速度预测
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职称材料
题名
数据缺失环境下基于DCTPLS-PCA的路网速度预测研究
被引量：
1
1
作者
姚加林
朱闯
机构
中南大学交通运输工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期2612-2619,共8页
文摘
准确可靠的短时交通流预测是实现良好交通控制与诱导的基础,由于设备故障和通信干扰等原因,交通数据经常存在缺失现象,给交通流预测造成了很大困难。在数据缺失环境下,通过基于三维离散余弦变换的补偿最小二乘回归(DCT-PLS)算法对缺失数据进行修复,利用主成分分析(PCA)对修复后的数据降维,用K近邻(KNN)算法预测路网中各路段速度,并计算预测误差。以长沙市某路网为例,在数据完整和数据缺失2种情况下进行数值实验。研究结果表明:DCT-PLS算法修复精度高于概率主成分分析(PPCA)和贝叶斯主成分分析(BPCA);PCA降维能够大幅减少预测时的计算成本;在数据缺失环境下,基于DCTPLS-PCA的方法在大幅降低计算成本的同时,能够保证很好的预测精度。
关键词
数据缺失
dct-pls
PCA
路网
速度预测
Keywords
data missing
dct-pls
PCA
road network
speed prediction
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据缺失环境下基于DCTPLS-PCA的路网速度预测研究
姚加林
朱闯
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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