[发明专利]基于特征非负矩阵分解的交通数据恢复和异常值检测方法有效
| 申请号： | 202310831403.X | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116561526B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王浩;余林芳;贺钰昕;何志权;曹文明 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F18/15 | 分类号： | G06F18/15;G06F18/243;G06F17/16;G06Q10/0637;G06Q50/26;G08G1/01 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 廖厚琪 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据恢复及异常检测技术，揭露了一种基于特征非负矩阵分解的交通数据恢复和异常值检测方法，包括：获取道路交通状态及对应的交通时间段，根据道路交通状态及交通时间段生成交通矩阵；对交通矩阵的秩进行求解，得到矩阵秩；根据矩阵秩对交通矩阵进行矩阵约束，得到约束矩阵；基于约束矩阵及交通矩阵对预构建的交通数据处理模型中的模型参数进行求解，得到优化矩阵；获取待分析交通数据，利用优化矩阵对待分析交通数据进行性能评估，得到数据空间分布及模式规律。本发明通过约束矩阵及交通矩阵生成优化矩阵，利用优化矩阵进行交通数据恢复及异常值检测，能够提高交通数据进行恢复时的精度及异常值检测时的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 矩阵 分解 交通 数据 恢复 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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