低秩張量補全的時空交通數據預測

摘要： 為實時動態(tài)評估交通態(tài)勢，結合低秩張量補全理論，提出了一種基于自回歸正則項與拉普拉斯正則項的交通速度預測模型；為提高模型在全局空間維度的表達能力，構建基于低秩張量補全框架的拉普拉斯卷積正則項表示路段間的關聯(lián)關系；為提高模型在局部空間維度的表達能力，利用自回歸模型的時間序列趨勢捕獲能力提高模型在時間維度的短時與長時表達能力，更精確地捕獲交通數據的時空信息；為提高算法效率，通過時域與... （共16頁）