基于支持向量聚類和模糊粗糙集的交通流數(shù)據(jù)修復(fù)方法

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摘要：為解決受天氣影響、探測(cè)器故障和人為錯(cuò)誤等多種原因造成的交通流數(shù)據(jù)丟失問題，提出一種基于模糊粗糙集理論的交通流數(shù)據(jù)補(bǔ)缺方法，將支持向量聚類與模糊粗糙集結(jié)合進(jìn)行交通流數(shù)據(jù)的分類，并結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。該方法對(duì)支持向量聚類參數(shù)，聚類大小和加權(quán)因子進(jìn)行優(yōu)化，并估計(jì)缺失值。研究結(jié)果表明所提出的混合方法具有足夠且合理的數(shù)據(jù)修復(fù)性能，與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等估算模型的結(jié)果對(duì)比表明，該模型的數(shù)據(jù)修復(fù)效果優(yōu)于其他對(duì)比模型。（剩余16011字）