【摘 要】
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由于传感器故障、状况不稳定或数据传输等问题,交通流数据存在大量丢失的情况,对依靠这些数据进行交通科学决策产生了很大的影响。基于以上问题,提出一种基于空间拓扑结构的
【机 构】
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武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678461、51778510),国家重点研发计划综合交通运输与智能交通重点专项项目(2018YFB1600900)资助
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由于传感器故障、状况不稳定或数据传输等问题,交通流数据存在大量丢失的情况,对依靠这些数据进行交通科学决策产生了很大的影响。基于以上问题,提出一种基于空间拓扑结构的交通流数据填补方法,模型通过选取区域的典型道路训练上下游之间相关参数,根据道路类型匹配典型道路,应用典型道路的参数进行交通流数据填补,并利用武汉市实际交通检测器数据进行模型验证。选取武汉市实际道路上2个典型地磁检测器进行数据填补误差分析,不同填补方式下的平均相对误差为52.88%和51.93%,相对于传统的交通流数据填补建模来说,基于空间拓扑结构
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