基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究

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基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究

孙江涛, 钟鸣, 马晓凤, 刘少博

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孙江涛, 钟鸣, 马晓凤, 刘少博. 基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

引用本文:

孙江涛, 钟鸣, 马晓凤, 刘少博. 基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

SUN Jiangtao, ZHONG Ming, MA Xiaofeng, LIU Shaobo. A Study on Improved Imputation Methods for Traffic Flow Data Based on Spatial Topology of Road Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

Citation:

SUN Jiangtao, ZHONG Ming, MA Xiaofeng, LIU Shaobo. A Study on Improved Imputation Methods for Traffic Flow Data Based on Spatial Topology of Road Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

孙江涛, 钟鸣, 马晓凤, 刘少博. 基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

引用本文:

孙江涛, 钟鸣, 马晓凤, 刘少博. 基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

SUN Jiangtao, ZHONG Ming, MA Xiaofeng, LIU Shaobo. A Study on Improved Imputation Methods for Traffic Flow Data Based on Spatial Topology of Road Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

Citation:

SUN Jiangtao, ZHONG Ming, MA Xiaofeng, LIU Shaobo. A Study on Improved Imputation Methods for Traffic Flow Data Based on Spatial Topology of Road Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 76-83. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.010

武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉 430063

基金项目:

国家自然科学基金项目

国家重点研发计划综合交通运输与智能交通重点专项项目

中图分类号: U121
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- 被引次数: 0
出版历程
- 刊出日期: 2020-08-28

A Study on Improved Imputation Methods for Traffic Flow Data Based on Spatial Topology of Road Network

摘要: 由于传感器故障、状况不稳定或数据传输等问题,交通流数据存在大量丢失的情况,对依靠这些数据进行交通科学决策产生了很大的影响.基于以上问题,提出一种基于空间拓扑结构的交通流数据填补方法,模型通过选取区域的典型道路训练上下游之间相关参数,根据道路类型匹配典型道路,应用典型道路的参数进行交通流数据填补,并利用武汉市实际交通检测器数据进行模型验证.选取武汉市实际道路上2个典型地磁检测器进行数据填补误差分析,不同填补方式下的平均相对误差为52.88%和51.93%,相对于传统的交通流数据填补建模来说,基于空间拓扑结构的填补模型在实际的应用过程中,能够在更大的范围内对丢失的交通流数据进行填补.
- 智能交通 /
- 检测器 /
- 空间拓扑结构 /
- 数据填补方法

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