陆文琦，周天，谷远利，芮一康，冉斌

摘要：为减少数据缺失对交通流量预测、高级驾驶辅助、交通状态估计等应用的影响,提升交通流数据质量,提出一种基于自适应秩Tucker分解的插补方法(ARTDI)用于多车道交通流数据修复。将多车道交通流数据表征为张量模式,以充分利用交通流时空特性。通过张量Tucker分解构建修复目标函数,并利用动量梯度下降法求解。本文采用北京快速路多断面车道交通流速度数据构建完全随机缺失、随机缺失、混合缺失3种缺失模式进行算法验证,实验结果显示,ARTDI算法在3种缺失类型下对3个断面数据修复的平均绝对百分误差(MAPE)分别为11.67%、12.03%、11.89%。此外,随着数据缺失率的增长,ARTDI模型在不同缺失模式下的修复精度均优于对比模型,并且修复误差无显著增长,体现出ARTDI模型良好的稳定性和适用性。

关键词：交通运输系统工程;数据修复;张量分解理论;Tucker分解;车道交通流;

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200535

发表时间：2020-12-17