[发明专利]一种缺失交通数据的填充设备、装置及方法有效
| 申请号： | 201910554971.3 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110275895B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 蔡延光;阮嘉琨;蔡颢 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/23 | 分类号： | G06F16/23;G06N3/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春辉 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种缺失交通数据的填充设备、装置、方法及可读存储介质，能够获取待填充的缺失交通数据集，并获取利用骨干粒子群算法优化得到的最大偏差相似性准则算法的算法参数；根据算法参数利用最大偏差相似性准则算法对缺失交通数据集进行聚类，得到聚类簇集合；最终利用KNN填充算法分别对聚类簇集合中聚类簇的缺失交通数据进行填充，得到完整交通数据集。可见，该方案针对KNN填充算法易产生最邻近噪点的问题，使用最大偏差相似性准则来针对缺失交通数据进行聚类，此外针对最大偏差相似性准则算法的参数选取困难的问题，利用骨干粒子群算法对其参数优化。实现了准确填充缺失交通数据的目的，保证了缺失交通数据的分析结果的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 缺失 交通 数据 填充 设备 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种缺失交通数据的填充设备，其特征在于，包括：存储器：用于存储计算机程序；处理器：用于执行所述计算机程序，以实现以下步骤：获取待填充的缺失交通数据集，并获取利用骨干粒子群算法优化得到的最大偏差相似性准则算法的算法参数；根据所述算法参数，利用最大偏差相似性准则算法对所述缺失交通数据集进行聚类，得到聚类簇集合；利用KNN填充算法分别对所述聚类簇集合中聚类簇的缺失交通数据进行填充，得到完整交通数据集。
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