无检测器道路交通流数据质量检测方法.pdfVIP

第 40卷 第 3期 计 算 机 工 程 2014年 3月 Vo1．40 NO．3 ComputerEngineering March 2014 · 人工智能及识别技术 · 文章编号：tO00—3428(2014)03—0218—06 文献标识码：A 中圈分类号：TPI8 无检测器道路交通流数据质量检测方法 王 方，李 华，杜金玲 (西安电子科技大学经济与管理学院，西安 710071) 摘 要：一般交通流数据质量检测方法要求的原始数据量较大，而无检测器道路可获得的交通流数据又非常有限。为此，提出一 种基于灰色系统理论的无检测器道路交通流数据质量检测方法。该方法将不同检测点获得 的原始交通流数据处理成一组数据序列， 通过对数据序列的灰生成、灰色关联度计算及标准化处理，求得不同数据序列相互间关系的密切程度参数 丑，根据需求选 出阈值 ， 比较 与 ^之间的大小，实现无检测器道路交通流异常数据检测的目的。运用杭州市某一局部路网的浮动车交通流原始数据，将 该方法与基于相似系数和的检测方法进行对比实验，结果证明，该方法的检测效果优于基于相似系数和的检测方法，平均错检率 降低 r21．00％，平均准确率提高了28．64％。 关健词：智能交通；交通流；脏数据；数据清洗；数据质量；灰色系统理论 QualityDetectionMethodforNon—detectorRoadTrafficFlowData W ANG Fang，LIHua，DU Jin—ling (SchoolofEconomics Management，XidianUniversity,Xi’an710071，China) [Abstract]Conventionaldataqualitydetectionmethodrequireslargenumberofinitialdatawhiletrafficflowdataatnon—detectorroadis verylimited．Anewnon—detectorroadtrafficflow dataqualitydetectionmethodbasedongreysystem theoryisputforwardtodealwiththe contradiction．Theraw trafficflow dataobtainedbydifferentdetectionpointsisprocessedintoasetofsequencedata．Throughgrey generating，calculatingandstandardizingofthesetofsequencedata，theclosenessoftheparameters2iwhichreflectthemutualrelations between differentdatasequenceisobtained．Thepurposeofdetectingoutliersisrealizedthrough thecomparison ofthesizeof2iand^ whichistheselectedthresholdbasedondemand．Usingtheprobecartrafficflow datawhichcoversalocalroadnetworkofHangzhou，the efficiencyoftheproposedmethodisverifiedbycomparingwiththedetectionmethodbasedonsimilaritycoefficient．Theproposedmethod isbetterthan themethodbasedon similaritycoefficient．Forexample，theaveragefalsedetectionrateofthismethod islowerthan the methodbasedonsimilaritycoefficientby21．00％，a