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摘要: 为提高交通模型输入信息的可靠性, 通过对交通传感器采集到的动态交通数据的故障进行识别, 并根据不同的故障种类采取补充、还原或修正等方法对数据进行修复。分析结果表明, 动态交通数据的故障识别与修复方法是可行的, 尤其是对数据的补充处理, 可以很好地解决因为数据丢失而给后续处理带来的困难。Abstract: This paper described the method of malfunction identifying of dynamic traffic data and data-processing procedure with respect to the type of data malfunction, such as omitting, reverting and modifying. All of these can provide accuracy and credible input information to prediction model of traffic states. The result indicates that the methods are feasible, especially, data-modifying resolves the problem of later data-processing brought by data-missing.
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表 1 数据丢失情况
Table 1. Lost data number
项目 日期 3日星期一 4日星期二 5日星期三 6日星期四 7日星期五 8日星期六 9日星期日 实测数据个数 712 703 717 699 604 689 714 缺失数据个数 8 17 3 21 116 31 6 
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表 2 处理前后数据对比结果
Table 2. Compared result of original data and processed data
时间 数据类型 原始数据 修改后的数据 处理后的数据 绝对相对误差 11:20 54 78 53.49 0.014 13:06 45 77 42.98 0.055 13:56 52 10 52.05 0.012 14:36 58 25 58.67 0.011 15:26 58 11 54.64 0.060 16:40 54 10 54.32 0.003
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图(6) / 表(2)
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