精品文档---下载后可任意编辑不完备数据重建算法及 CL 系统讨论的开题报告【摘要】随着大数据时代的到来，数据的收集和存储变得越来越便捷，但是在真实应用中，将数据完全采集到是一件极其困难的事情，数据越来越不完整。因此，不完备数据重建算法的讨论具有非常重要的意义。本文针对不完备数据的重建问题进行深化的讨论，主要探究如何通过现有的数据信息，进行有效的重建，提高数据的可利用性。首先，通过收集的数据，我们可以根据数据类别抽象出相应的特征，并对数据进行分类，最终得到一定维度的数据集。接着针对数据集的结构特点，设计出一种基于稀疏表示的重建方法。该方法通过矩阵分解和最小二乘法相结合的方式，有效地补全了不完整数据，提高了数据的完备性。同时，我们还将讨论如何应用该算法于智能交通领域中的城市交通流量预测，提出一种基于 CL 系统的交通流量预测模型。该模型通过收集城市历史交通数据，利用不完整数据重建算法重建缺失的数据，最终将补全后的数据应用于交通流量预测，并提出相应的预测策略。最后，我们将在实验中对所提出的不完备数据重建算法和交通流量预测模型进行验证，评估其性能和有用性。实验结果表明，该算法和模型具有较高的准确性和鲁棒性。【关键词】不完备数据；重建算法；稀疏表示；交通流量预测；CL系统；数据完整性【Abstract】With the advent of the big data era, data collection and storage have become more and more convenient, but in real applications, it is extremely difficult to fully collect data, and the data is becoming more and more incomplete. Therefore, the study of incomplete data reconstruction algorithms is of great significance. In this paper, we conduct in-depth research on the reconstruction problem of incomplete data, and explore how to effectively rebuild through existing data information to improve data availability.Firstly, we can abstract the corresponding features according to the data category based on the collected data, and classify the data to obtain a data set with a certain dimension. Then, based on the structural characteristics of the 精品文档---下载后可任意编辑data se...
