一种基于时空集成学习的交通数据缺失值插补方法

摘要

本发明涉及一种基于时空集成学习的交通数据缺失值插补方法。其发明内容主要包括：(1)基于梯度增强长短时记忆网络的交通数据时间维集成插补方法；(2)基于AdaBoost回归算法的交通数据空间维集成插补方法。通过对交通数据进行时间特征表征和空间特征表征，分别构建了交通数据时间维集成插补模型和空间维集成插补模型来实现对不完整交通数据的高精度插补，最后利用局部加权线性回归技术融合时间维和空间维的插补结果得到最终的插补数据。