一种基于曲线拟合异常检测的交通数据预处理方法

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交通数据是智能交通平台的基础,数据质量将很大程度决定智能交通系统对交通特性的分析和挖掘.然而交通数据现有的采集方式使得其质量难以保证,因此,对交通数据进行预处理具有重要的现实意义.根据交通领域著名的流量/时间占有率的倒"V"字型曲线模型,提出了一种基于曲线拟合的异常检测方法,能够有效识别交通流量数据中的异常数据,并对其进行修正,使交通流数据能够满足智能交通系统的分析挖掘要求.
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