一种基于张量重建的交通数据丢失恢复方法

摘要

本发明公开了一种基于张量重建的交通数据丢失恢复方法，以解决现有传统交通数据丢失恢复方法中采用的基于向量或矩阵形式来恢复丢失数据所导致的精度不高和多天丢失无法处理问题。本发明提供的方法包括：A、将交通数据组建为多维张量形式，并用标记张量表示丢失的交通张量数据；B、将张量数据展开到各个模式上，计算各模式的相关性，求取各模式权重；C、根据张量数据的构建和各模式权重的计算，建立丢失值恢复目标函数及其求解丢失值。本发明建立在多维张量模型的基础上，能够包含所有交通时空信息和充分利用多模式相关性，同时保持了交通数据多维特性等原始结构，恢复精度明显优于传统的基于向量和矩阵的恢复方法，并且能较好地解决多天丢失极端情况。

主权项

1.一种基于张量重建的交通数据丢失恢复方法，包括以下步骤：A.根据交通数据的多重分布规律，将交通数据组建为多维张量数据形式，并且用标记表示交通数据的丢失点；B.通过计算各模式数据的相关性，将各模式相关性系数归一化，获得各模式权重；C.建立张量形式的交通数据丢失恢复目标函数，采用张量重建理论转化目标函数，结合丢失点标记和各模式权重，构建基于张量重建理论的交通数据恢复模型；所述目标函数为：$\arg \min :{\left|\right|\Omega *(A-\hat{A})\left|\right|}_F^2$所述目标函数的约束条件为：其中，A表示原始交通数据，表示恢复的交通数据；Ω为标示张量，标记丢失点，在交通数据丢失的地方其元素值为0，其余为1；C表示最大通行能力。