基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80％、3.40％、25.23％,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6％.
交通运输系统工程 缺失数据修复 周期性 支持向量回归(SVR)