本文關鍵詞：動態(tài)交通數據異常值的實時篩選與恢復方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對實際中檢測器原始交通數據存在的大量缺失與異常的實際情況,論文通過分析數據采樣間隔與交通流三參數內在關系等因素的影響,設計了4步驟的數據篩選方法,包括初步篩選、閾值篩選、交通流理論篩選和質量控制篩選;提出了基于時間序列、歷史數據、空間位置及時空相關性的四種在不同條件下應用的數據恢復方法;以此為基礎建立了標準的數據預處理流程。通過北京快速路實際數據驗證表明,算法能夠有效剔除異常數據,異常數據恢復精度低于10%,同時具有很強的實時性和穩(wěn)定性,能夠滿足工程實際的應用。
【作者單位】： 吉林大學交通學院;浙江警察學院交通管理工程系;浙江大學建筑工程學院;
【關鍵詞】： 采樣間隔 數據篩選 數據恢復 多元質量控制 時間序列 時空相關性 數據預處理 交通流理論
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51278220;51208462)
【分類號】：U495
【正文快照】： 江杭州310058)動態(tài)交通數據是進行城市交通智能化管控的前提與基礎。實時動態(tài)交通數據的采集、處理、分析與應用是智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation sys-tems,ITS)的重要組成部分之一。失去了精確的交通流實時數據的支撐,智能交通系統(tǒng)將無法發(fā)揮其應有的作用。國內外

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