无检测器道路交通流数据质量检测方法

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［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｄａｔａｑｕａｌｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｒｅｑｕｉｒｅｓｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｎｉｔｉａｌｄａｔａｗｈｉｌｅｔｒａｉｃｆｌｆｏｗｄａｔａａｔｎｏｎ — ｄｅｔｅｃｔｏｒｒｏａｄｉｓ
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％。
第４０卷第３期
Ｖｏ１．４０
计
算
机
工
程
２０１４年３月
Ｍａｒｃｈ２０１４
ＮＯ．３
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
人工智能ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识别技术・
文章编号：ｔＯ００ — ３４２８（２０１４）０３ — ０２１８ — ０６
ＷＡＮＧＦａｎｇ，ＬＩＨｕａ，ＤＵＪｉｎ— ｌｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
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
ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｂａｓｅｄｏｎｄｅｍａｎｄ．ＵｓｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｅｃａｒｔｒａｉｃｆｆｌｏｗｄａｔａｗｈｉｃｈｃｏｖｅｒｓａｌｏｃａｌｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｏｆＨａｎｇｚｈｏｕ，ｔｈｅ
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 — ｄｅｔｅｃｔｏｒＲｏａｄＴｒａｉｃｆＦｌｏｗＤａｔａ