【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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