本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)異常值的實(shí)時(shí)篩選與恢復(fù)方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)實(shí)際中檢測(cè)器原始交通數(shù)據(jù)存在的大量缺失與異常的實(shí)際情況,論文通過(guò)分析數(shù)據(jù)采樣間隔與交通流三參數(shù)內(nèi)在關(guān)系等因素的影響,設(shè)計(jì)了4步驟的數(shù)據(jù)篩選方法,包括初步篩選、閾值篩選、交通流理論篩選和質(zhì)量控制篩選;提出了基于時(shí)間序列、歷史數(shù)據(jù)、空間位置及時(shí)空相關(guān)性的四種在不同條件下應(yīng)用的數(shù)據(jù)恢復(fù)方法;以此為基礎(chǔ)建立了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。通過(guò)北京快速路實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明,算法能夠有效剔除異常數(shù)據(jù),異常數(shù)據(jù)恢復(fù)精度低于10%,同時(shí)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性,能夠滿足工程實(shí)際的應(yīng)用。
【作者單位】： 吉林大學(xué)交通學(xué)院;浙江警察學(xué)院交通管理工程系;浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 采樣間隔 數(shù)據(jù)篩選 數(shù)據(jù)恢復(fù) 多元質(zhì)量控制 時(shí)間序列 時(shí)空相關(guān)性 數(shù)據(jù)預(yù)處理 交通流理論
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278220;51208462)
【分類號(hào)】：U495
【正文快照】： 江杭州310058)動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)是進(jìn)行城市交通智能化管控的前提與基礎(chǔ)。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)的采集、處理、分析與應(yīng)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的支撐,智能交通系統(tǒng)將無(wú)法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。國(guó)內(nèi)外

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本文編號(hào)：424861