基于支持向量聚类和模糊粗糙集的交通流数据修复方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：为解决受天气影响、探测器故障和人为错误等多种原因造成的交通流数据丢失问题，提出一种基于模糊粗糙集理论的交通流数据补缺方法，将支持向量聚类与模糊粗糙集结合进行交通流数据的分类，并结合模糊神经网络和遗传算法进行数据补齐。该方法对支持向量聚类参数，聚类大小和加权因子进行优化，并估计缺失值。研究结果表明所提出的混合方法具有足够且合理的数据修复性能，与模糊神经网络等估算模型的结果对比表明，该模型的数据修复效果优于其他对比模型。（剩余16011字）

试读结束

目录
monitor