本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)預(yù)處理 時空相關(guān)性 小波分析 車道相關(guān)性 異常識別　出處：《長安大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前數(shù)據(jù)時代已經(jīng)慢慢的走進(jìn)了我們的工作、生活中,這就是大數(shù)據(jù)平臺分析對于城市發(fā)展決策帶來的直觀體現(xiàn)。大數(shù)據(jù)平臺是一個包羅萬象的數(shù)據(jù)倉庫,為了使所含數(shù)據(jù)在被分析過程中盡可能得到準(zhǔn)確的結(jié)果,所以其數(shù)據(jù)都需要經(jīng)過一個清洗與篩選的過程,而交通大數(shù)據(jù)作為此平臺中最主要的一類數(shù)據(jù)集,其必然也要經(jīng)過這樣的處理過程。道路監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測得到的數(shù)據(jù)信息對交通項(xiàng)目設(shè)計(jì)與評價(jià)等起著至關(guān)重要的作用,其監(jiān)測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到未來決策的方向。目前的道路交通監(jiān)測系統(tǒng)主要采用檢測線圈以及視頻監(jiān)視設(shè)備等對道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),由于設(shè)備的老化,軟件的故障等因素常會發(fā)生統(tǒng)計(jì)結(jié)果的錯誤,進(jìn)而導(dǎo)致以數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)的其他分析無法進(jìn)行或分析結(jié)果錯誤,故交通數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程是具有重要意義的。本文首先分析了常見的數(shù)據(jù)異常性識別方法,并從其適用性及運(yùn)算可行性的角度分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。以此為基礎(chǔ)本文從交通數(shù)據(jù)具有的時間周期特性與車道空間分布特性的角度出發(fā),提出了基于交通數(shù)據(jù)的時間關(guān)系與空間關(guān)系協(xié)同作用的時空關(guān)聯(lián)預(yù)處理的方法。在交通數(shù)據(jù)時間相關(guān)性方面,為了使數(shù)據(jù)在識別與修復(fù)過程中充分依托于數(shù)據(jù)自身的周期特性,同時數(shù)據(jù)在識別端具有可變尺度進(jìn)行調(diào)節(jié),故引入了對時間序列數(shù)據(jù)具有多尺度可變分析的小波變換,并在小波變換理論中以四階牛頓-科茨定理的合理使用改進(jìn)了算法,大大減少了計(jì)算困難。在交通數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性方面,本文從道路中相鄰車道的車道利用率角度出發(fā),以相鄰車道交通流分布規(guī)律性的不同為基礎(chǔ),進(jìn)行了數(shù)據(jù)的異常識別,同時以相鄰車道空間關(guān)系對數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)處理。由信息熵下的誤差熵值概念將時間關(guān)系與空間關(guān)系協(xié)同作用,得到更有的時空關(guān)系修復(fù)結(jié)果。最后本文以南寧市良慶區(qū)五象大道與金象大道交叉口東進(jìn)口的三直行車道為研究實(shí)例,對中間直行車道的交通量數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常識別與修復(fù),并以誤差分析作為修復(fù)效果評價(jià)指標(biāo),分別對未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)、只進(jìn)行小波變換的修復(fù)結(jié)果、小波變換與相鄰車道空間關(guān)系協(xié)同作用的的修復(fù)結(jié)果這三個情況進(jìn)行了誤差分析比對,從分析結(jié)果上來看在結(jié)合了時間相關(guān)性的小波變換與空間相關(guān)性的相鄰車道修復(fù)的結(jié)果要明顯優(yōu)越于單一處理的修復(fù)結(jié)果。
[Abstract]:At present, the data age has gradually entered our work, life, this is the big data platform analysis for urban development decision-making intuitive embodiment. Big data platform is an all-encompassing data warehouse. In order to get as accurate results as possible in the process of analysis, the data must go through a process of cleaning and filtering, and traffic big data is the most important data set in this platform. It must also go through such a process. The data information obtained from the road monitoring system plays a vital role in the design and evaluation of traffic projects. The accuracy of monitoring statistical data is directly related to the direction of future decision-making. The current road traffic monitoring system mainly uses detection coil and video surveillance equipment to statistics the road traffic data. Due to the aging of equipment, software failures and other factors will often occur statistical error, which leads to other data-based analysis can not be carried out or the results of the analysis errors. Therefore, the process of traffic data preprocessing is of great significance. Firstly, this paper analyzes the common data anomaly identification methods. And from the point of view of applicability and operational feasibility of the analysis of their advantages and disadvantages, based on the traffic data with the time cycle characteristics and lane spatial distribution characteristics of the point of view. In this paper, a method of spatio-temporal correlation preprocessing based on the synergistic effect of time relation and spatial relation of traffic data is put forward, which is related to the time of traffic data. In order to make the data fully rely on the periodic characteristics of the data in the process of identification and repair, at the same time, the data has variable scale to adjust in the recognition end. Therefore, the wavelet transform with multi-scale variable analysis for time series data is introduced, and the algorithm is improved by the rational use of fourth-order Newton-Coates theorem in wavelet transform theory. In terms of the spatial correlation of traffic data, this paper starts from the perspective of lane utilization of adjacent lanes, based on the traffic flow distribution regularity of adjacent lanes. At the same time, the data is repaired by the spatial relationship of adjacent lanes. The time relationship and spatial relationship are combined by the concept of error entropy under information entropy. Finally, this paper takes the three straight lanes at the east entrance of the intersection of Wuxiang Avenue and Jinxiang Avenue in Liangqing District, Nanning City as an example. In this paper, the traffic volume data of the middle straight lane are identified and repaired, and the error analysis is used as the evaluation index of the repair effect. The unprocessed data are only repaired by wavelet transform. The error analysis and comparison of the results of the synergetic effect of wavelet transform and adjacent lane spatial relationship are carried out. From the analysis results, the result of adjacent lane restoration which combines time correlation wavelet transform and spatial correlation is obviously superior to that of single processing.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U491

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本文編號：1450692