【摘 要】
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数据缺失在交通数据库中不可避免地经常发生，其原因可能是由于信息无法获取或者在操作过程中被遗漏等。数据缺失对数据挖掘的过程和结果都有十分严重的影响，会直接影响到算法结果的准确性和运行性能，甚至导致错误的挖掘模型。对数据集中缺失值的处理是极其困难的，但是掌握了缺失数据的分布特点对缺失数据的处理会有很大的帮助，因此，本文利用数理统计的方法对北京市二环快速路光明桥至德胜门桥路段微波缺失数据进行分析，总结出
【机 构】
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国家智能交通系统工程技术研究中心，北京 100088
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数据缺失在交通数据库中不可避免地经常发生，其原因可能是由于信息无法获取或者在操作过程中被遗漏等。数据缺失对数据挖掘的过程和结果都有十分严重的影响，会直接影响到算法结果的准确性和运行性能，甚至导致错误的挖掘模型。对数据集中缺失值的处理是极其困难的，但是掌握了缺失数据的分布特点对缺失数据的处理会有很大的帮助，因此，本文利用数理统计的方法对北京市二环快速路光明桥至德胜门桥路段微波缺失数据进行分析，总结出微波缺失数据在时间和空间上的分布特性，即在空间分布上缺失数据在各车道不同检测断面以及各检测断面不同车道处缺失情况有所不同；在时间分布上，一天中不同的时段内缺失数据的分布也不尽相同。缺失数据时空分布特性分析可为后续缺失数据重构技术的研究奠定基础。
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