动态交通数据异常值的实时筛选与恢复方法

发布时间：2017-06-05 23:14

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【摘要】：针对实际中检测器原始交通数据存在的大量缺失与异常的实际情况,论文通过分析数据采样间隔与交通流三参数内在关系等因素的影响,设计了4步骤的数据筛选方法,包括初步筛选、阈值筛选、交通流理论筛选和质量控制筛选;提出了基于时间序列、历史数据、空间位置及时空相关性的四种在不同条件下应用的数据恢复方法;以此为基础建立了标准的数据预处理流程。通过北京快速路实际数据验证表明,算法能够有效剔除异常数据,异常数据恢复精度低于10%,同时具有很强的实时性和稳定性,能够满足工程实际的应用。
【作者单位】： 吉林大学交通学院;浙江警察学院交通管理工程系;浙江大学建筑工程学院;
【关键词】： 采样间隔 数据筛选 数据恢复 多元质量控制 时间序列 时空相关性 数据预处理 交通流理论
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51278220;51208462)
【分类号】：U495
【正文快照】： 江杭州310058)动态交通数据是进行城市交通智能化管控的前提与基础。实时动态交通数据的采集、处理、分析与应用是智能交通系统(intelligent transportation sys-tems,ITS)的重要组成部分之一。失去了精确的交通流实时数据的支撑,智能交通系统将无法发挥其应有的作用。国内外

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本文编号：424861