基于混合模型的城市历史交通流数据分析方法

摘要：

　　浮动车信息处理系统在日常的运行中产生海量城市历史交通流数据，可应用于交通运行分析、交通决策支持和交通管理等。但是原始的历史路况数据存在存储量大、噪声多和数据缺失等问题。本文提出了一种基于混合模型的数据分析方法。在对原始数据完成异常值剔除，填充和平滑的预处理后，进行信息集成，从而找出道路的路况变化趋势，并能降低数据的存储量。运用上述关键技术，开发出原型系统，通过选取交通流数据集进行测试，验证了此分析方法的可行性和有效性。

关键词： 智能交通 浮动车信息处理系统 城市历史交通流 数据分析方法 混合模型

作者: ZAN Yan 昝艳 WU Dong-dong 吴东东 LI Jian-jun 李建军 JIA Xue-li 贾学力

作者单位: Beijing Cennavi Technologies Co.,Ltd,Beijing 100088,China 北京世纪高通科技有限公司,北京100088

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国智能交通年会暨第六届国际节能与新能源汽车创新发展论坛

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 528-537

在线出版日期: 2009-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）