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在采集交通数据后,各种意外可能会带来结果的不可靠性,尤其是一些设备可能因为各种因素发生数据丢失的问题,本文结合北方某城市的实际数据,从数据的强周期性和弱周期性出发对其关联性进行了分析,同时采用模拟退火算法和仿真软件SUMO进行数据补偿,得到了一种数据补偿的思路。
一种基于模拟退火的交通数据补偿方法
【摘 要】
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在采集交通数据后,各种意外可能会带来结果的不可靠性,尤其是一些设备可能因为各种因素发生数据丢失的问题,本文结合北方某城市的实际数据,从数据的强周期性和弱周期性出发对
【机 构】
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清华大学自动化系; 东北林业大学信息与计算机工程学院; 北京信息科学与技术国家研究中心;
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1600802,2018YFB1600601);国家自然科学基金项目(61673232);清华大学自主科研项目(2018Z05JDX005,20183080016)
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