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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),交通管理部門(mén)、出行者對(duì)于交通信息服務(wù)的要求日益提高。然而要獲取實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的交通信息,就必須以高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。當(dāng)前對(duì)智能交通數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的研究重點(diǎn)主要在方法和模型的創(chuàng)新上,缺乏一套可指導(dǎo)用戶使用的標(biāo)準(zhǔn)化流程。為了解決上述問(wèn)題,本文對(duì)各類型智能交通檢測(cè)數(shù)據(jù)中存在的質(zhì)量問(wèn)題及相關(guān)控制技術(shù)進(jìn)行了研究。論文主要工作及成果如下。
首先,基于對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的深入分析,本文從錯(cuò)誤數(shù)據(jù)識(shí)別及修復(fù)、缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)齊、異常數(shù)據(jù)識(shí)別及修復(fù)
2、三個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有的交通數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法進(jìn)行總結(jié),并詳細(xì)介紹了視頻、線圈、微波、RFID等智能交通信息采集技術(shù)的原理和系統(tǒng)組成。
其次,本文對(duì)視頻、線圈、微波和RFID檢測(cè)數(shù)據(jù)在各個(gè)階段的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法進(jìn)行系統(tǒng)性地整理。其中視頻檢測(cè)數(shù)據(jù)處理主要包括:視頻圖像預(yù)處理、視頻車輛數(shù)據(jù)獲取、視頻車輛數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、多匯集度視頻交通流參數(shù)獲取、視頻交通流參數(shù)質(zhì)量控制;線圈檢測(cè)數(shù)據(jù)處理主要包括:線圈脈沖信號(hào)預(yù)處理、多匯集度線圈交通流參數(shù)獲取、
3、線圈交通流參數(shù)質(zhì)量控制;微波檢測(cè)數(shù)據(jù)處理主要包括:微波信號(hào)預(yù)處理、多匯集度微波檢測(cè)數(shù)據(jù)獲取、微波交通流參數(shù)質(zhì)量控制;RFID檢測(cè)數(shù)據(jù)處理主要包括:RFID原始數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、多匯集度RFID交通流參數(shù)獲取、RFID交通流參數(shù)質(zhì)量控制。
另外,對(duì)于交通流參數(shù)數(shù)據(jù),本文構(gòu)建了一種基于圖基平滑法的動(dòng)態(tài)閾值估計(jì)模型對(duì)其中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,分別采用一次指數(shù)平滑法、統(tǒng)計(jì)相關(guān)性法和多元線性回歸分析法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù),并選取平均絕對(duì)百分誤差
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