基于张量奇异值理论的交通数据重构方法

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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。（剩余10971字）

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