【摘 要】
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为了确保交通数据的准确性以及为后续研究提供数据质量保障。提取断面交通数据的两元特征向量速度与流量,采用多元高斯模型拟合两元特征概率密度分布,并利用matlab训练模型,
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,昆明市公安局交警支队科信处
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61364019)
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为了确保交通数据的准确性以及为后续研究提供数据质量保障。提取断面交通数据的两元特征向量速度与流量,采用多元高斯模型拟合两元特征概率密度分布,并利用matlab训练模型,对测试数据集进行异常检测;针对检测出的异常数据点,引入小时窗口,建立修正数据集。随后在各修正窗口内采用波动性处理优化的灰色马尔可夫模型,对上述异常点进行修正。以汕昆高速K2077断面为例,对其采集数据进行模拟计算及分析,结果表明:多元高斯模型对断面交通数据的二元特征拟合效果良好,异常检测作用突出;引入修正窗口简化了数据修正的运算过程,避免了
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