基于DTW-DBSCAN和张量分解的交通流数据恢复策略  

作　　者：陈茂玉 

机构地区：[1]南京特殊教育师范学院,江苏南京210000

出　　处：《电脑知识与技术》2025年第3期12-15,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：交通流数据在智能交通系统(ITS)中扮演着至关重要的角色,然而数据缺失是一个常见问题,这降低了交通流数据的有效性,并增加了交通流预测和车辆路径规划预测的难度。针对交通流数据缺失问题,文章提出了一种基于动态时间规整(DTW)、DBSCAN聚类和张量分解的数据恢复策略。该策略利用DTW进行时间序列相似性匹配,DBSCAN聚类相似数据模式,并结合张量分解进行缺失值恢复。实验结果表明,该策略能够有效恢复缺失值,为智能交通系统提供数据支持。

关 键 词：DTW算法 Tensor方法 DBSCAN算法 交通流数据 数据恢复 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] U491[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]