| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 流量数据补全国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 交通流数据补全常用方法 | 第14-19页 |
| 2.1 自回归滑动平均模型 | 第14页 |
| 2.2 KNN算法 | 第14-16页 |
| 2.3 概率主成分分析 | 第16-17页 |
| 2.4 支持向量回归 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 矩阵低秩分解基本理论 | 第19-28页 |
| 3.1 矩阵低秩恢复算法概念 | 第19-22页 |
| 3.1.1 鲁棒主成分分析 | 第20页 |
| 3.1.2 矩阵补全 | 第20-22页 |
| 3.1.3 低秩表示 | 第22页 |
| 3.2 RPCA问题求解常用方法 | 第22-26页 |
| 3.2.1 迭代阈值算法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 加速近端梯度算法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 对偶方法 | 第24-25页 |
| 3.2.4 增广拉格朗日乘子法 | 第25-26页 |
| 3.3 矩阵低秩恢复算法的应用 | 第26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 交通数据矩阵补全模型 | 第28-37页 |
| 4.1 数据预处理 | 第28-31页 |
| 4.1.1 观测站点的选择 | 第28-30页 |
| 4.1.2 数据平滑处理 | 第30-31页 |
| 4.2 LRMD-TDMC补全模型 | 第31-35页 |
| 4.2.1 矩阵低秩分解 | 第31-32页 |
| 4.2.2 LRMD-TDMC模型 | 第32-34页 |
| 4.2.3 SVR-LRMD-TDMC模型 | 第34-35页 |
| 4.3 补全方法的处理步骤 | 第35-36页 |
| 4.4 补全结果性能衡量指标 | 第36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 路网流量补全结果分析 | 第37-49页 |
| 5.1 交通数据来源 | 第37页 |
| 5.2 数据预处理 | 第37-41页 |
| 5.2.1 交通流时间特性分析 | 第37-39页 |
| 5.2.2 观测站点的选择 | 第39-40页 |
| 5.2.3 训练矩阵滤波 | 第40-41页 |
| 5.3 相关参数的确定 | 第41-42页 |
| 5.4 LRMD-TDMC模型结果分析 | 第42-48页 |
| 5.4.1 LRMD-TDMC训练样本的选择 | 第42-45页 |
| 5.4.2 LRMD-TDMC与传统MC方法的比较 | 第45-46页 |
| 5.4.3 SVR-LRMD-TDMC模型结果分析 | 第46-47页 |
| 5.4.4 本文提出方法与其他补全方法的比较 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |