交通流量数据缺失值的插补方法
几种常见的缺失数据插补方法
几种常见的缺失数据插补方法（一）个案剔除法(Listwise Deletion)最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。
在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。
如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。
至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。
有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。
然而，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。
因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
（二）均值替换法(Mean Imputation)在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。
围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。
其中的一个方法是均值替换法(mean imputation)。
我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。
如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。
但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。
均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。
使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。
但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
（三）热卡填充法（Hotdecking）对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。
缺失值处理插补法
缺失值处理插补法在数据分析和机器学习中，处理缺失值是一个常见的任务。
缺失值可能是由于测量错误、数据收集错误或互联网数据抓取时遗漏数据等原因产生的。
在处理缺失值时，一种常用的方法是使用插补法来估计缺失的数据，并填充到数据集中。
插补法的目标是通过使用已有的数据来估计缺失的数据，并尽可能地减小对数据集的影响。
下面是一些常用的插补方法：1. 删除法（Deletion methods）：最简单的方法是直接删除包含缺失值的数据。
如果数据集的缺失值比例很小，并且缺失值是随机产生的，删除法是一个较为合适的选择。
然而，如果缺失值的比例较大，或者缺失值是有模式的，则不宜使用删除法。
2. 等值替换（Mean/Median/Mode imputation）：等值替换是用缺失值所在特征的平均值/中位数/众数来代替缺失值。
这种方法的优势是简单易实施，但它的缺点是可能会引入偏差，因为它没有使用其他特征的信息来估计缺失值。
3. 四分位数替换（Quantile imputation）：四分位数替换是使用缺失值所在特征的上下四分位数来填充缺失值。
这种方法的优点是在数据集中引入了更多的变异性，并且不会引入平均值替代的偏差。
4. 回归插补（Regression imputation）：回归插补是使用其他特征来预测缺失值。
这种方法首先选择一些与缺失值有关的其他特征，然后使用这些特征来训练回归模型。
使用回归模型来预测缺失值，然后将预测值填充到缺失值位置。
回归插补的优点是使用了其他特征的信息来预测缺失值，但它的缺点是对于非线性关系或者高度相关的特征，预测可能会有一定的误差。
5. 多重插补（Multiple imputation）：多重插补是使用多个插补模型来生成多个完整的数据集。
每个数据集都是使用不同的插补方法生成的。
然后，基于这些完整的数据集进行分析，并将结果汇总。
多重插补的优点是更精确地反映了不确定性，并且可以在结果中考虑到插补误差。
此外，还有一些更高级的插补方法，如K近邻插补、矩阵分解等。
面向城市交通流的数据修复与短时交通流预测方法研究
面向城市交通流的数据修复与短时交通流预测方法研究面向城市交通流的数据修复与短时交通流预测方法研究随着城市交通日益复杂化，交通流数据的采集和处理变得越来越重要。
准确的交通流数据对于城市交通管理、路况优化和交通决策等方面都具有重要意义。
然而，由于交通流数据的采集具有一定的困难性，数据质量方面存在一定的问题，如采集点的稀疏性、数据缺失和噪声等。
因此，针对这些问题，本文将从数据修复和短时交通流预测两个方面展开研究。
首先，我们关注数据修复问题。
数据修复是指根据已有的交通流数据和其他相关信息，利用合理的方法填补数据缺失的部分。
数据缺失可能由于设备故障、网络中断或数据采集系统错误等原因导致。
数据修复主要包括插值方法和模型方法两种。
插值方法基于已知数据进行局部插值，常用的插值方法有线性插值、样条插值等。
模型方法则通过建立数据之间的模型关系，使用已有数据预测缺失数据。
模型方法包括回归模型、神经网络模型等。
此外，还可以根据特定性质对缺失数据进行修复，如周期性变化的数据可以使用周期插值方法修复，趋势性变化的数据可以使用趋势插值方法修复。
在数据修复过程中，需要考虑数据的时效性和准确性，并结合实际情况选择合适的方法。
其次，我们关注短时交通流预测方法。
短时交通流预测是指根据历史交通流数据和其他相关信息，预测未来短时间内的交通流情况。
短时交通流预测主要包括基于统计方法和基于机器学习方法两种。
基于统计方法利用历史交通流数据的统计规律进行预测，常用的方法包括平均值法、指数平滑法以及ARIMA模型等。
基于机器学习方法则通过建立数据与交通流之间的复杂映射关系，利用机器学习算法进行预测。
常用的机器学习方法有回归模型、支持向量机以及神经网络等。
此外，还可以考虑使用时空关联性进行预测，如通过分析交通流的空间分布和时间变化，发现交通流的相互关系以提高预测的准确性。
综上所述，面向城市交通流的数据修复与短时交通流预测方法研究是当前交通领域的热点问题。
数据缺失值的4种处理方法
数据缺失值的4种处理⽅法⼀、缺失值产⽣的原因缺失值的产⽣的原因多种多样，主要分为机械原因和⼈为原因。
机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，⽐如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集⽽⾔）。
⼈为原因是由于⼈的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，⽐如，在市场调查中被访⼈拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是⽆效的，数据录⼊⼈员失误漏录了数据。
⼆、缺失值的类型缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全⾮随机缺失。
完全随机缺失（missing completely atrandom,MCAR）指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。
随机缺失(missing at random,MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。
完全⾮随机缺失(missing not at random,MNAR)指的是数据的缺失依赖于不完全变量⾃⾝。
从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同⼀属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。
另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。
三、缺失值的处理⽅法对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。
对于主观数据，⼈将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据⼀般不推荐插补的⽅法。
插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。
1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。
简单删除法是对缺失值进⾏处理的最原始⽅法。
它将存在缺失值的个案删除。
如果数据缺失问题可以通过简单的删除⼩部分样本来达到⽬标，那么这个⽅法是最有效的。
当缺失值的类型为⾮完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减⼩偏差。
数据缺失值填补方法
数据缺失值填补方法在数据分析中，我们经常会遇到含有缺失值的数据。
缺失值的处理是一个重要的问题，因为它可能影响数据分析的准确性和可靠性。
以下是几种常用的数据缺失值填补方法：1. 删除缺失值删除缺失值是一种简单的方法，也是最直接的处理方式。
这种方法的基本思想是，如果某个数据点存在缺失值，就将其删除。
然而，这种方法可能会造成数据损失，特别是在数据集较小或者缺失值比例较大时。
2. 填充缺失值填充缺失值是一种常见的方法，其基本思想是，用某个固定的值来填充缺失的数据点。
例如，可以将缺失值填充为0，或者使用数据集中的均值、中位数或众数来填充。
这种方法简单易用，但可能会忽略缺失值背后的真实信息。
3. 插补缺失值插补是一种更复杂的填充方法，其基本思想是，用其他数据来替代缺失的数据点。
例如，可以使用最近邻插补、均值插补或回归插补等方法。
这种方法可以更好地利用数据集中的信息，但仍然可能存在一定的偏差。
4. 回归填补缺失值回归填补是一种基于统计学的方法，其基本思想是，通过已有的数据和变量之间的关系，来预测缺失的数据点。
例如，可以使用线性回归或多重回归等方法来预测缺失值。
这种方法可以更好地处理复杂的数据关系，但需要有一定的统计学知识。
5. 机器学习填补缺失值机器学习填补是一种基于人工智能的方法，其基本思想是，通过机器学习算法来自动填补缺失的数据点。
例如，可以使用聚类、决策树或神经网络等方法来预测缺失值。
这种方法可以更好地处理大规模和复杂的数据集，但需要有一定的计算机科学知识。
在实际应用中，选择哪种方法取决于数据的性质、目标和实际情况。
一般来说，删除和填充方法适用于简单和较小规模的数据集，而插补、回归和机器学习填补方法适用于复杂和较大规模的数据集。
无论采用哪种方法，都需要注意方法的局限性和可能存在的偏差。
如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题(二)
如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题智能交通系统的发展为交通管理带来了新的机遇和挑战。
作为智能交通系统的核心，交通数据的准确性和完整性对于交通管理至关重要。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到交通数据丢失的问题。
本文将就如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题进行探讨。
一、理解数据丢失的原因在解决问题之前，我们首先需要深入了解数据丢失的原因。
交通数据丢失主要有以下几个方面的原因：1. 硬件故障：智能交通系统中使用的传感器、监控设备等硬件可能会发生故障，导致数据采集中断或数据丢失。
2. 网络传输问题：智能交通系统中的数据通常需要通过网络进行传输，如果网络中断或传输过程中出现问题，就会导致数据丢失。
3. 数据处理错误：在数据采集、存储和处理的过程中，可能会出现人为错误，导致数据丢失或数据质量下降。
二、解决数据丢失的策略针对不同的数据丢失原因，我们可以采取不同的策略来解决问题。
以下是一些常用的解决策略：1. 硬件备份和监控：为了应对硬件故障导致的数据丢失，我们需要采取合适的硬件备份和监控措施。
例如，可以配置备用传感器设备，及时发现故障并进行修复。
2. 强化网络稳定性：为了解决网络传输问题导致的数据丢失，我们需要采取措施来强化网络的稳定性。
例如，可以增加网络传输的冗余性，通过多路复用技术提高数据传输的可靠性。
3. 数据验证和纠错：在数据处理过程中，我们需要增加数据验证和纠错的功能，及时发现并修复数据处理错误，提高数据质量。
例如，可以使用冗余校验码等技术来进行数据验证，并通过纠错码等技术来修复错误数据。
三、优化数据采集和处理流程除了针对具体的问题进行解决，我们还可以通过优化数据采集和处理流程来降低数据丢失的风险。
以下是一些优化的建议：1. 数据采集策略：合理制定数据采集策略，选择适当的采集点、采集频率和采集范围，以最大限度地减少数据丢失的可能性。
2. 数据存储和备份：建立可靠的数据存储系统，及时进行数据备份。
九种常用缺失值插补方法的比较
九种常用缺失值插补方法的比较
数据集中缺失值的存在是一个常见但难于处理的问题,它会增大统计分析的复杂性和难度,导致分析结果的偏倚,降低统计工作的效率。
虽然事前预防是避免缺失值最简单有效的方法,但是由于种种常规原因和现实条件,事前预防并不能完善地解决问题。
因此,对缺失值的事后处理显得尤为重要,也越来越受到研究者们的高度重视。
常见的缺失值的处理方法主要有直接删除法和数据插补法两种,鉴于直接删除法会导致数据信息的再次损失,所以本文主要从数据插补方面入手,先对统计学中常用的九种缺失值的插补方法——均值插补、随机插补、回归插补、多重插补、k最近邻插补、决策树插补、支持向量机插补和神经网络插补等方法的插补原理作了介绍;接着按数据量从小到大的顺序选取3个数据集salary、iris和Airfoil,以10%的样本量缺失率,在R中按单个变量随机缺失和多个变量随机缺失两种模式生成相应的缺失数据集(这里随机缺失的含义是将其中随机抽取的10%的数据替换为缺失值),然后用上述九种插补方法对两种缺失模式的数据集进行插补。
为评价和比较各种插补方法的插补效果,本文从两方面进行比较:(1)从数据插补误差的角度,把单个变量缺失模式下的3个数据集的九种插补方法生成的诸插补值与对应的数据真值(随机缺失前)进行比较,计算对应的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE),按这两个指标的大小评价比较这九种插补方法的优劣。
(2)从模型的角度,用缺失前的完整数据集和先缺失再插补后的诸数据集各自建立多元线性回归模型,估计相应的回归系数(向量),计算出相应的判定系数,再进行比较和评价。
最后指出了各插补方法的特点和异同,对本文的研究结果进行归纳总结,并
说明有待改进之处和可以进一步研究的内容。
基于拉格朗日插值法的国省干线缺失数据恢复
基于拉格朗日插值法的国省干线缺失数据恢复作者：赵媛媛季洁来源：《无线互联科技》2021年第10期摘要：針对国省干线公路采集的交通数据存在缺失值的情况，文章提出了基于拉格朗日插值法的缺失数据恢复方法。
首先，找出缺失数据所在位置以及所属时间段;其次，采集该位置和该时间段的历史平均交通数据;再次，利用拉格朗日插值法对缺失数据进行填补;最后，比较正常数据算出的插补值与真实数据，评价插补的结果。
试验结果显示，该方法简单、方便、易实现，可以完成对简单的公路数据缺失值的恢复，确保数据在交通控制、路网规划等应用中的可靠性。
关键词：拉格朗日插值法;缺失值;交通数据1 研究背景对国省干线的交通状况进行分析时，需要利用各种先进的交通信息采集技术采集国省干线上的交通数据，并对采集到的数据进行相应的处理和应用，如集成、抽样、压缩、存储、发布等[1]。
这些数据中隐含的交通时空分布规律对有关部门在交通控制、路网规划等方面有着较大的参考和利用价值[2]。
然而，由于交通采集设备故障、施工损坏、环境和气象恶劣等因素的存在，会导致所采集到的交通数据有缺失的现象。
数据缺失降低了数据的质量，对利用数据进行交通运行状况分析、交通控制、路网规划等均会产生不利的影响。
面对海量的交通数据，数据缺失不可避免，因此需要选择合适的方法对缺失数据进行处理，以此来保证数据的质量，保证数据在交通控制、路网规划等方面的可用性。
2 现状分析目前，常用的缺失值处理方法大致有两种：删除和填充。
（1）删除数据即剔除存在缺失的一组数据，从而保证保留的数据是完整的。
这种方法简单但需牺牲某些数据属性，而各个数据间存在着一定的关联，直接剔除可能会对数据的分析结果造成不利影响，数据删除不常用于缺失值处理。
（2）填充数据即选取合适的数据填补缺失数据，以保证数据集的完整性，利用数据填充的方法可以获得较优质的数据分析结果。
针对国省干线交通数据的缺失值，可以借助已采集的正确数据进行异常数据的差值处理，因为拉格朗日差值法有着简单、方便、易实现的优点，所以将其用于国省干线简单缺失数据的恢复可以取得较理想的结果。
填充缺失值的方法
填充缺失值的方法在数据分析中，常常会出现数据缺失的情况。
而这些缺失值如果不加处理，对数据分析结果会产生影响，因此需要对其进行填充。
本文将介绍常用的五种填充缺失值的方法，以及各自的优缺点。
1. 删除法（Drop missing values）删除法是最简单的缺失值处理方法，其思想是直接将含有缺失值的行或列删除。
删除法处理起来简单直接，能够保留数据的完整性。
但是如果缺失值比例较大，使用删除法会导致丢失很多重要信息，从而拖慢分析的进程，并且会极大的影响分析结果。
2. 插值法（Interpolation）插值法是一种常用的填充缺失值的方法。
其思想是通过已知数据点推算出未知数据点的值。
常见的插值法包括线性插值、多项式插值、拉格朗日插值、牛顿插值等。
插值法的优点是能够利用已有数据推断出合理的缺失值，从而减少了信息的丢失，但是这种方法强依赖于数据的连续性，因此在离散的数据中效果可能不佳。
3. 统计法（Mean, Median, Mode）统计法是一种简单直接的方法，其思想是使用缺失值所在列的均值、中位数、众数等代替缺失值。
该方法可以减小数据集波动较大的影响，具有恰当的样本代表性，但是会忽略掉其他与缺失值密切相关的数据特征。
4. 基于模型的填充法（Model-based imputation）基于模型的填充法是一种常用的缺失数据填充方法。
该方法首先构建模型，利用已有数据拟合出模型，然后预测缺失值并填充。
常见的模型包括线性回归、决策树模型、支持向量机模型等。
模型预测的缺失值通常比简单的插值法和统计法更准确，在缺失值量大，属性之间的关联性强的数据集上表现更加明显。
但是该方法需要对数据集有一个比较准确的理解，输入的数据不好时就会导致不准确的预测。
5. 多重插补法（Multiple imputation）多重插补法是一种利用已有数据生成多组缺失数据集并分别分析的方法。
可以在这些缺失的数据集上进行相同的分析，最终得到有误差的每组结果。
如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题(三)
智能交通系统已经在我们的城市中得到广泛应用，它通过各种传感器和设备来收集和分析交通数据，帮助我们更好地了解交通流量、拥堵状况以及交通事故等信息。
然而，在智能交通系统的日常运营中，我们常常会遇到交通数据丢失的问题。
本文将探讨如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题。
首先，我们需要明确交通数据丢失的原因。
交通数据丢失可能是由于传感器故障、设备故障、网络故障或其他不可预测的因素引起的。
这种数据丢失可能会导致我们对交通状况的判断产生误差，从而影响我们的交通管理决策。
因此，我们需要采取一些措施来应对交通数据丢失的情况。
其次，一种常见的处理交通数据丢失的方法是通过备份数据来进行恢复。
在智能交通系统中，我们可以设置多个数据备份节点，确保即使一个节点出现问题，其他节点仍然可以正常运行并存储数据。
当有节点发生故障时，我们可以使用其他节点的备份数据来填补数据丢失的空白，确保数据的完整性和准确性。
另外，我们还可以利用数据插值的方法来补充丢失的交通数据。
通过对已知的交通数据进行分析和建模，我们可以预测并插值出那些丢失的数据。
这种方法虽然有一定的误差，但可以在一定程度上补充数据丢失造成的影响。
而且，随着我们对交通数据的分析和建模能力的提高，我们可以逐渐减小这种误差。
此外，我们还可以通过与其他相关系统的数据交互来填补交通数据的丢失。
例如，我们可以与气象系统、道路监控系统等进行数据交互，从而获取到相关的数据信息来填补交通数据的空缺。
这种方法可以为我们提供更全面、准确的交通数据，从而更好地理解和把握交通状况。
最后，我们需要加强智能交通系统的维护与管理，以减少交通数据丢失的发生。
我们需要定期检查和维修传感器、设备以及网络，确保其正常运行。
同时，我们还应建立一套有效的监控机制，及时发现并解决数据丢失的问题。
这需要我们对智能交通系统的运维人员具有一定的技术能力和经验。
总之，正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题是提高交通管理精准性和科学性的重要任务。
一种基于SVD的交通流量数据补全算法
一种基于SVD的交通流量数据补全算法摘要：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。
关键词：SVD 交通流量数据补全中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）01-0000-00Abstract：In view of the highway traffic flow data collection prone to absence of data，a data completion algorithm is proposed. First，the history data is processed，then decompose the data to get the feature vectors，find the similar dates using the feature vectors，at last，using similar dates’data to estimate missing data and complete data. Compared with traditional mean completion algorithm，this algorithm has good performance.Key words：SVD，traffic flow，data completion6 结语本文提出一种基于SVD的高速公路数据补全算法，首先将处理后的历史数据进行奇异值分解，得到每一天数据的特征量，然后利用该特征量进行相似日查找，最后通过相似日的数据推测出缺失数据。
大量实验表明，本文提出的算法具有优良的性能，补全数据误差较小。
如何正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题(一)
智能交通系统正成为现代城市交通管理的重要组成部分。
依赖于大数据分析和智能算法，它具有实时监测、识别交通状况和优化交通流的功能。
然而，由于各种原因，智能交通系统中的交通数据丢失问题时常发生。
正确处理这一问题，对于确保系统的准确性和可靠性至关重要。
首先，为了正确处理智能交通系统中的交通数据丢失问题，我们需要了解数据丢失的原因。
主要原因可以分为两类：设备故障和网络问题。
设备故障可能包括摄像头损坏、传感器故障或数据传输设备问题。
网络问题可能包括数据传输中断或传输延迟。
理解这些原因对于正确处理丢失的交通数据至关重要。
其次，我们需要建立一个数据完整性监测和恢复系统。
该系统主要用于监测交通数据的完整性并及时进行恢复。
可以通过在系统中部署冗余设备、传感器和数据传输通道来实现。
当监测到某个设备出现故障或数据传输中断时，系统应该自动切换到备用设备或通道，以确保交通数据的连续性。
此外，还应该建立定期巡检和维护制度，对设备进行定期检修和维护，以减少设备故障导致的交通数据丢失。
另外，智能交通系统应该具备自动恢复功能。
当交通数据丢失时，系统应能够自动检测并尝试从其他数据来源获取丢失的数据。
这可以通过多源数据汇集和数据冗余存储来实现。
当系统检测到某个数据源出现问题时，可以自动切换到其他可用的数据源，并使用冗余存储中的数据来填充丢失的数据。
这样能够有效降低交通数据缺失对系统分析和决策的影响。
此外，数据丢失的修复也需要依赖于合适的算法和模型。
智能交通系统中常使用的数据分析算法包括机器学习、深度学习和时间序列分析等。
基于这些算法，我们可以通过已有的交通数据来训练模型，以对缺失数据进行推测和填充。
例如，可以利用历史交通数据的趋势和模式来填充缺失的数据，从而减少数据丢失对系统分析的影响。
当然，在应用算法和模型时需要注意数据的准确性和合理性，以避免误导性的结果。
另一个解决数据丢失问题的重要方案是建立有效的实时监测机制。
通过建立实时监测系统，可以及时发现数据丢失的情况并采取相应措施。
交通信息数据的插补方法、插补装置及交通信息数据结构[发明专利]
![交通信息数据的插补方法、插补装置及交通信息数据结构[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ff8812e9f12d2af90342e65b.png)
专利名称：交通信息数据的插补方法、插补装置及交通信息数据结构
专利类型：发明专利
发明人：石川裕记
申请号：CN200410103698.6
申请日：20041227
公开号：CN1637384A
公开日：
20050713
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：利用空数据对不是正常存在的数据进行插补，并该空数据被插补为有效数据。
对于利用空数据插补了的路段旅行时间(TT)，利用对象时刻之前的路段旅行时间(TT)与之后的路段旅行时间(TT)进行线性插补处理，将其线性插补值设定为该时刻的路段旅行时间(TT)。
申请人：爱信艾达株式会社
地址：日本爱知县
国籍：JP
代理机构：中科专利商标代理有限责任公司
代理人：汪惠民
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交通流量数据缺失值的插补方法
交通流量数据缺失值的插补方法
韩卫国;王劲峰;胡建军
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2005(023)001
【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.
【总页数】4页(P39-42)
【作者】韩卫国;王劲峰;胡建军
【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;北京市公安交通管理局科研所,北京,100061
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.基于指数平滑法的交通量检测设备短期缺失值插补方法分析 [J], 李锋;申在明
2.随机试验设计中缺失值插补方法研究 [J], 李杰;张晓玲
3.调查数据中缺失值的推理插补——以CGSS2013为示例 [J], 褚刚
4.基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补 [J], 吴桐雨;吴少雄
5.基于空间自回归模型的缺失值插补方法 [J], 李序颖
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交通流缺失数据处理方法比较分析
交通流缺失数据处理方法比较分析
孟鸿程;陈淑燕
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2018(036)002
【摘要】针对交通数据的缺失问题,采用基于时间相关性、空间相关性和时空相关性的多种数据修复方法对缺失数据进行处理.基于时间相关性的修复方法包括历史数据法、移动平均法、指数平滑法和线性回归法等.基于空间相关性的修复方法利用相邻车道和相邻检测器所采集的数据对缺失值进行处理.基于时空相关性的数据修复方法结合交通流的时间相关性与空间相关性对缺失数据进行修复.基于美国加州I-880高速公路交通流数据的实验结果表明,平滑系数α=0.1时的指数平滑法和利用相邻车道数据加权平均法得到的缺失值修复结果最优.
【总页数】7页(P61-67)
【作者】孟鸿程;陈淑燕
【作者单位】东南大学交通学院南京210096;东南大学交通学院南京210096【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
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1.处理缺失数据的短时交通流预测模型 [J], 徐健锐;李星毅;施化吉
2.缺失数据比率和处理方法对非随机缺失数据能力参数估计准确性的影响 [J], 康春花;孙金玲;孙小坚;曾平飞
3.改进FCM的交通流缺失数据修复方法 [J], 曹洁;尹阳阳;张红;陈作汉;侯亮
4.缺失数据处理方法研究综述 [J], 熊中敏;郭怀宇;吴月欣
5.缺失数据插补方法性能比较分析 [J], 徐鸿艳;孙云山;秦琦琳;朱明涛
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基于随机森林的公路隧道运营缺失数据插补方法
基于随机森林的公路隧道运营缺失数据插补方法钱超;陈建勋;罗彦斌;代亮【摘要】Real-time & completely accessing and deeply mining of tunnel operational data such as environment state and traffic status is a foundation work to improve emergency response capacity and realize safety early warning. An imputation method is proposed based on Random Forest algorithm. Missing data set is separated according to missing features. Random Forest regression model is built to iteratively impute after the determination of stopping criterion. The optimal combination of decision tree numbers and variables numbers randomly sampled at each split in Random Forest are identified by taking the minimum normalized root mean square error as objective function. Imputation results on highway tunnel operational missing data indicate that the method provides significantly higher precision and better robustness than KNN, SVD, MICE, PPCA, reducing normalized root mean square error by at least 25%. Moreover, the imputation efficiency is improved significantly by using parallel computation. It covers the shortage of slow imputation speed and provides a warranty of effectiveness and timeliness in missing data imputation.%对隧道内环境、交通状态等各类运营数据的实时、完整获取并深入挖掘，是提高应急处置能力、实现运营安全预警的基础。