基于二元特征的断面交通数据异常检测与修正

基于二元特征的断面交通数据异常检测与修正

论文摘要

为了确保交通数据的准确性以及为后续研究提供数据质量保障。提取断面交通数据的两元特征向量速度与流量,采用多元高斯模型拟合两元特征概率密度分布,并利用matlab训练模型,对测试数据集进行异常检测;针对检测出的异常数据点,引入小时窗口,建立修正数据集。随后在各修正窗口内采用波动性处理优化的灰色马尔可夫模型,对上述异常点进行修正。以汕昆高速K2077断面为例,对其采集数据进行模拟计算及分析,结果表明:多元高斯模型对断面交通数据的二元特征拟合效果良好,异常检测作用突出;引入修正窗口简化了数据修正的运算过程,避免了大量历史数据冗余使用;波动性处理优化弥补了灰色马尔可夫模型针对随机性数据性能下降的缺陷,大幅提升了数据修正的准确率。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基于多元高斯分布的异常检测
  •   1.1 原始数据集二元特征向量提取
  •   1.2 基于速度和流量的二元高斯异常检测
  • 2 基于GM(1,1)-Markov的数据修正
  •   2.1 小时修正窗口的引入
  •   2.2 修正窗口数据集波动性处理
  •   2.3 GM(1,1)-Markov模型
  •   2.4 断面交通异常数据质量控制
  • 3 样本实验
  •   3.1 异常检测
  •   3.2 数据修正
  •   3.3 结果论证
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 康晋滔,成卫,张灵

    关键词: 智能交通,异常检测与修正,断面交通数据,多元高斯,灰色马尔可夫模型

    来源: 中国安全生产科学技术 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 昆明理工大学交通工程学院,昆明市公安局交警支队科信处

    基金: 国家自然科学基金项目(61364019)

    分类号: U495

    页码: 70-75

    总页数: 6

    文件大小: 534K

    下载量: 135

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