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面對當前龐大的智慧交通數(shù)據(jù)量，收集并統(tǒng)計處理是必要且重要的過程，但無法避免的數(shù)據(jù)缺失問題是目前的研究重。文中針對車輛交通數(shù)據(jù)缺失問題提岀一種基于張量的車輛交通數(shù)據(jù)缺失估計新方法：集成貝葉斯張量分解（ IntegrateBayesian Tensor Decomposition，IBTD）。該算法在數(shù)據(jù)模型構建階段，利用隨機采樣原理，將缺失數(shù)據(jù)隨機抽取生成數(shù)據(jù)子集，并用優(yōu)化后的貝葉斯張量分解算法進行插補。引入集成思想，將多個插補后的誤差結果進行分析排序，考慮時空復雜度，擇優(yōu)平均得到最優(yōu)結果。通過平均絕對百分比誤差之后（ Mean Absolute Percentage Error，MAPE）和均方根誤差（ Root meSquare error，RMSE）對提出模型的性能進行評估。實驗結果表明，所提新方法能夠有效地對不冋缺失量的交通數(shù)據(jù)集進行插并能得到很好的插補結果.
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