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城市交通流量检测在线预处理算法研究

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环形线圈自激、漏检和故障会造成检测数据明显偏离实际值现象,不利于自适应交通控制算法的应用.针对低峰、平峰、高峰等不同时段流量特点,本文从历史数据中挖掘各时段流量平均值、相邻周期流量差值概率分布及连续出现“0”流量的概率特征,并依此设计规则在线判断环形线圈传回数据流中的异常数据.将异常数据剔除后,本文采用经离线训练的神经网络在线估计当前流量值,填补空缺.实际运用表明,该套异常诊断及修正算法具有较高的异常检出率,且经修正后的流量值较好保持流量概率特征,能够满足自适应交通控制系统的需要.

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来源
《第七届中国智能交通年会》|2012年|341-345|共5页
会议地点北京
作者
Chen Yingying; 陈迎迎; Yang Yongyao; 杨永耀; Wu Haomin; 吴昊旻;
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作者单位

中国智能交通协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U491.112;
关键词
交通流量; 异常数据; 在线预处理算法; 交通控制;

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