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为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系,准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据,首先,应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补,以获得缺失值的初始估计,基于此,构建表征数据局部近邻结构的图模型;然后,提出融合图正则化和Schatten-p 范数最小化的交通数据缺失值恢复模型;进一步,提出基于交替方向乘子框架的优化算法,求解缺失值恢复的最优化问题,得到最终的数据恢复结果;最后,用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差,同时给出所提方法的参数敏感性分析. 实验结果表明:在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下,缺失率为10% ~ 50%时,相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法,基于图正则化和Schatten-p 范数最小化的算法恢复误差降低了3.02% ~ 28.49%. 相似文献
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陈玲 《广东交通职业技术学院学报》2022,21(1):101-104,115
我国高职教育历经四十多年发展,取得了巨大的成就,高职教育发展受经济发展、技术升级、产业转型等多种因素影响,但政策导向无疑是最重要的影响因素.据此,通过政策梳理,我国高职教育发展可分为初步发展、快速发展、内涵发展、创新发展和高质量发展五个阶段. 相似文献
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路面水毁一直是高等级公路路面早期损坏的重要原因之一。结合路面表面及路面内部排水实际,提出排水设计的原则及新的设计理念。 相似文献
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