【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,北京市公安交通管理局科研所
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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。
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