城市交通流量检测在线预处理算法研究
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.
交通流量 异常数据 在线预处理算法 交通控制
陈迎迎 杨永耀 吴昊旻
浙江浙大中控信息技术有限公司,杭州310053
国内会议
北京
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341-345
2012-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）