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面對當前龐大的智慧交通數據量，收集并統計處理是必要且重要的過程，但無法避免的數據缺失問題是目前的研究重。文中針對車輛交通數據缺失問題提岀一種基于張量的車輛交通數據缺失估計新方法：集成貝葉斯張量分解（ IntegrateBayesian Tensor Decomposition，IBTD）。該算法在數據模型構建階段，利用隨機采樣原理，將缺失數據隨機抽取生成數據子集，并用優化后的貝葉斯張量分解算法進行插補。引入集成思想，將多個插補后的誤差結果進行分析排序，考慮時空復雜度，擇優平均得到最優結果。通過平均絕對百分比誤差之后（ Mean Absolute Percentage Error，MAPE）和均方根誤差（ Root meSquare error，RMSE）對提出模型的性能進行評估。實驗結果表明，所提新方法能夠有效地對不冋缺失量的交通數據集進行插并能得到很好的插補結果.
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