对交通系统进行有效地管理和控制,缓解日益严峻的交通拥堵问题必须要有大量交通数据的支持。环形线圈检测器作为最广泛使用的车辆检测器是城市交通系统数据的主要来源。论文以环形线圈检测器数据存在的问题为基础,研究了环形线圈检测器数据的预处理方法,主要包括数据筛选、数据恢复和单线圈检测器速度估计这三方面的内容。具体内容包括:建立了四步骤的数据筛选方法,保证能够有效地剔除错误、异常以及丢失数据;针对剔除的数据,给出了在不同应用条件下的数据恢复方法,能够有效实时的预测丢失数据;对于单线圈检测器无法直接得到速度的实际情况,提出了速度估计的线性回归模型、模糊神经网络模型以及最大似然估计模型。以上算法都经过实地数据的验证,确保算法的准确性和有效性。论文针对实际数据存在的问题进行研究,丰富和发展了数据预处理理论,不仅具有理论意义,而且具有实际的工程应用价值。