基于张量奇异值理论的交通数据重构方法
Data reconstruction method based on tensor singular value theory
空军工程大学 装备管理与无人机工程学院, 西安 710051
摘要
由于探测器和通信设备的故障，交通数据的缺失是不可避免的，这种缺失给智能交通系统（ITS）带来了不利的影响。针对此问题，运用张量平均秩的概念，对张量核范数进行最小化，从而构建了新的低秩张量补全模型，并且在此基础上，基于张量奇异值分解（T-SVD）和阈值分解（TSVT）理论，分别使用坐标梯度下降法（CGD）和交替乘子法（ADMM）对模型进行求解，提出两个张量补全算法LRTC-CGD和LRTC-TSVT。在公开的真实时空交通数据集上进行实验。结果表明，LRTC-CGD和LRTC-TSVT算法在不同的缺失场景和缺失率条件下，补全精度要优于现行的其他补全算法，并且在数据极端缺失情况下（70%~80%），补全的效果更加稳定。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0429
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1449-1453,1459
文章编号: 1001-3695(2022)05-027-1449-05
发布历史
[2021-12-16] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
武江南, 张红梅, 赵永梅, 等. 基于张量奇异值理论的交通数据重构方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1449-1453,1459. (Wu Jiangnan, Zhang Hongmei, Zhao Yongmei, et al. Data reconstruction method based on tensor singular value theory [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1449-1453,1459. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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