10.3969/j.issn.1674-2605.2020.02.002
基于优化最大偏差相似性准则的KNN缺失数据填充算法
根据高速公路交通数据的特点,采用基于最大偏差相似性准则(MDSC)与KNN填充算法对缺失交通数据进行填充.针对KNN填充算法可能产生伪邻近点问题,提出利用MDSC对不完整的交通数据中缺失的属性样本和完整值数据样本进行聚类,以避免伪邻近点发生;并利用基于骨干粒子群算法对MDSC参数优化.实验结果表明:基于优化MDSC的KNN填充算法的RMSE值更小,效果更优.
智能交通、高速公路、缺失数据填充、聚类算法
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金61074147;广东省自然科学基金S2011010005059;广东省教育部产学研结合项目2012B091000171,2011B090400460;广东省科技计划项目2012B050600028, 2014B010118004,2016A050502060;广州市花都区科技计划项目HD14ZD001;广州市科技计划项目201604016055;广州市天河区科技计划项目2018CX005
2020-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
8-15,26
