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摘要
为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系，准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据，首先，应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补，以获得缺失值的初始估计，基于此，构建表征数据局部近邻结构的图模型；然后，提出融合图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据缺失值恢复模型；进一步，提出基于交替方向乘子框架的优化算法，求解缺失值恢复的最优化问题，得到最终的数据恢复结果；最后，用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差，同时给出所提方法的参数敏感性分析.实验结果表明：在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下，缺失率为10%～50%时，相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法，基于图正则化和Schatten-p范数最小化的算法恢复误差降低了3.02%～28.49%.
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