【摘 要】
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为了提高交通建模的准确性和可靠性，或者提取重要的有价值的隐藏信息，将离群数据挖掘技术引入交通数据处理．首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法：基于统计的方法、基于距离的方
【机 构】
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东南大学交通学院,南京师范大学江苏省光电重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2006CB705500);中国博士后科学基金资助项目(20070411016);江苏省博士后科研资助计划项目(2007)
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为了提高交通建模的准确性和可靠性，或者提取重要的有价值的隐藏信息，将离群数据挖掘技术引入交通数据处理．首先分析了3种典型的离群数据挖掘算法：基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法的原理、特点和时间复杂性；其次给出了2个实例分析，一是在建立交通流量预测模型前，将基于统计的方法和基于距离的离群检测方法分别用于交通量时间序列，寻找离群数据；二是将基于距离的方法和基于密度的方法用于路面平整度检测．实例研究表明，离群数据挖掘算法可有效识别异常交通数据，在交通工程领域具有较大的应用潜力．
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