机译:具有复杂缺失模式的交通数据避免的时空方法
Tsinghua Univ Dept Civil Engn Beijing 100084 Peoples R China;
Tsinghua Univ Dept Civil Engn Beijing 100084 Peoples R China|Tsinghua Univ Tsinghua Daimler Joint Res Ctr Sustainable Transp Beijing 100084 Peoples R China;
Tsinghua Univ Dept Civil Engn Beijing 100084 Peoples R China|Tsinghua Univ Tsinghua Daimler Joint Res Ctr Sustainable Transp Beijing 100084 Peoples R China;
Tsinghua Univ Tsinghua Daimler Joint Res Ctr Sustainable Transp Beijing 100084 Peoples R China|Tsinghua Univ Dept Ind Engn Beijing 100084 Peoples R China;
Tsinghua Univ Dept Civil Engn Beijing 100084 Peoples R China|Univ Washington Dept Civil & Environm Engn Seattle WA 98195 USA;
Completely missing; Iterative random forest; Prophet; Time series; Residual;
机译:基于贝叶斯矢量自回归的数据分析方法,可实现带有缺失值的不规则间隔混合频率交通碰撞数据插补
机译:一种功能数据方法,用于交通流数据的缺失值估算和异常值检测
机译:贝叶斯增强张量分解模型缺少交通数据插补和模式发现
机译:基于集群的丢失流量数据的数据驱动估算方法
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)扩展单调缺失模式数据插补的回归方法,并应用于系统随机缺失研究(SMAR)研究设计
机译:基于Kriging的时空方法进行交通量数据估算
机译:使用缺失数据:非单调缺失模式的分类调查数据中的非响应项目的归纳