基于不同张量算法的交通拥堵识别效果对比分析

基于表征多维动态交通数据的张量数学模型，利用行程时间交通数据，对张量算法中交通拥堵识别效果较好的基于鲁棒主成分分析的张量恢复算法(RSTD)和基于贝叶斯定理的张量恢复算法(BPTF)进行分析，对比两种算法对交通拥堵的识别效果。结果表明，两者在常发性拥堵(早晚高峰)识别上的差距并不大，RSTD算法的偶发性拥堵(意外延误)识别能力强于BPTF算法，且RSTD算法具有更高的识别精度。整体来说RSTD算法的交通拥堵识别效果优于BPTF算法。