【摘 要】
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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
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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)
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