《计算机应用研究》|Application Research of Computers

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

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作者 武江南,张红梅,赵永梅,曾航
机构 空军工程大学 装备管理与无人机工程学院
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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,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。
关键词 交通数据;低秩张量补全;张量奇异值分解;阈值分解
基金项目 国家自然科学基金资助项目(62002381)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-05-006.html
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中图分类号 TP274.2
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