[发明专利]基于城市场景中车联网时空数据的分析处理方法有效
| 申请号： | 201810746981.2 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN109167805B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 程久军;王从军;马骐 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;H04L12/24;G06F17/16 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 基于城市场景中车联网时空数据的分析处理方法。城市场景中车联网网络客观存在路网交错复杂，拓扑频繁变化，以及通信协议多样等特性，导致车联网数据源、采样方法、采样频率和数据结构不同等问题。本发明针对以上问题，考虑车联网特性，给出了基于语义的噪声点去除和时间性自相关，时空性协同过滤数据填充方法，结合车联网特性对原始采集到的车联网时空数据进行处理，在此基础之上，利用特征无量纲转化和基于信息增益的特征选取以及基于PCA的特征降维方法对车辆节点的特征数据进行压缩降维，从而为车联网网络模型的训练效率的提升提供铺垫，也为车联网路由策略以及构建通达性方案具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 城市 场景 联网 时空 数据 分析 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.基于城市场景中车联网时空数据的分析处理方法，具体方法包括如下步骤：步骤1.基于噪声去除和数据填充的时空数据处理；步骤1.1基于语义的噪声点去除；步骤1.2时间性自相关数据填充；步骤1.3时空性协同过滤数据填充；步骤2.基于特征压缩的时空数据降维；步骤2.1特征无量纲转化；步骤2.2基于信息增益的特征选取；步骤2.3基于主成分分析的特征降维。
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