基于时空相关性的交通流故障数据修复方法
为及时对高速公路交通流故障数据进行有效修复,综合考虑交通流数据的时空特性,提出基于3D 形函数 的时空插值修复方法.以时间间隔、距离和时滞参数作为相关数据的提取依据,以高速公路实际数据对所提出方法 进行验证；将实验结果与采用时间序列法、空间插值法、基于灰色残差 GM 模型以及基于统计相关分析的方法得到 的结果进行对比.结果表明,该方法的修复结果优于时间序列法和空间插值法,并且修复误差低于其他方法.其中, 与基于灰色残差 GM 模型和基于统计相关分析的方法相比,该方法的修复结果的均绝对误差分别降低了21.33% 和43.54%,均方根误差分别降低了12.87%和35.08%.该方法的修复结果的平均绝对值误差率比基于统计相关 分析的方法降低了40%.这表明研究中所提方法的修复精度更高,是一种有效的数据修复方法.
- 2021-06-30
- 阅读66
- 下载0
- 8页
- pdf
