Traffic Speed Data Imputation Method Based on Tensor Completion
المؤلفون المشاركون
Wang, Wu-hong
Feng, Jianshuai
Liu, Ying
Tan, Huachun
Ran, Bin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traffic speed data plays a key role in Intelligent Transportation Systems (ITS); however, missing traffic data would affect the performance of ITS as well as Advanced Traveler Information Systems (ATIS).
In this paper, we handle this issue by a novel tensor-based imputation approach.
Specifically, tensor pattern is adopted for modeling traffic speed data and then High accurate Low Rank Tensor Completion (HaLRTC), an efficient tensor completion method, is employed to estimate the missing traffic speed data.
This proposed method is able to recover missing entries from given entries, which may be noisy, considering severe fluctuation of traffic speed data compared with traffic volume.
The proposed method is evaluated on Performance Measurement System (PeMS) database, and the experimental results show the superiority of the proposed approach over state-of-the-art baseline approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ran, Bin& Tan, Huachun& Feng, Jianshuai& Liu, Ying& Wang, Wu-hong. 2015. Traffic Speed Data Imputation Method Based on Tensor Completion. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057687
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ran, Bin…[et al.]. Traffic Speed Data Imputation Method Based on Tensor Completion. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057687
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ran, Bin& Tan, Huachun& Feng, Jianshuai& Liu, Ying& Wang, Wu-hong. Traffic Speed Data Imputation Method Based on Tensor Completion. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057687
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057687
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر