动态交通数据异常值的实时筛选与恢复方法

作     者：徐程 曲昭伟 陶鹏飞 金盛 XU Cheng;QU Zhaowei;TAO Pengfei;JIN Sheng

作者机构：吉林大学交通学院吉林长春130022 浙江警察学院交通管理工程系浙江杭州310053 浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51278220 51208462) 

出 版 物：《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)

年 卷 期：2016年第37卷第2期

页      码：211-217页

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。

主 题 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 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.11990/jheu.201503045

馆 藏 号：203397804...