检测数据缺失条件下的交通流估计方法研究

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城市路网中部分交通量检测器失效会导致路段的交通流观测数据缺失,从而影响路段实时交通拥堵状况的辨识和分析。基于路网交通流数据的时空分布特性和道路交通流特征,研究了一种改进重构算法,对缺失的交通量数据进行估计。构建了交通量时空数据的三维张量模型;综合考虑道路交通流分布与环境特性,提出了基于Tucker重构模型的目标优化函数,进而求解得到检测器失效路段的交通量估计值;对改进重构算法、Tucker重构算法和时空插值算法在不同交通量数据缺失情况下的估计效果进行了比较。实验结果表明,在6条路段组成的实验路网中,早高峰
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