動態(tài)交通數(shù)據(jù)異常值的實(shí)時(shí)篩選與恢復(fù)方法

徐程, 曲昭偉, 陶鵬飛, 金盛

(1.吉林大學(xué) 交通學(xué)院，吉林 長春 130022；2.浙江警察學(xué)院 交通管理工程系，浙江 杭州 310053；3.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058)

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動態(tài)交通數(shù)據(jù)異常值的實(shí)時(shí)篩選與恢復(fù)方法

徐程1, 2, 曲昭偉1, 陶鵬飛1, 金盛3

(1.吉林大學(xué) 交通學(xué)院，吉林 長春 130022；2.浙江警察學(xué)院 交通管理工程系，浙江 杭州 310053；3.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058)

摘要：針對實(shí)際中檢測器原始交通數(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。

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

動態(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 systems, 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)將無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。國內(nèi)外的相關(guān)研究表明，先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率平均值僅為67%左右[1]，交通流實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的精度和有效性是制約交通管理系統(tǒng)發(fā)揮效益的瓶頸之一。……