【摘 要】
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为获取完整的交通流数据集,提出了一种交通流数据修复方法.结合多源数据的互补特性,基于深度学习模型构建了时空关联特征提取方法,将高速公路交通流数据缺失情况分为3类,并基
【机 构】
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东南大学交通学院,DepartmentofCivilandEnvironmentalEngineering,长安大学公路学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(6161001115);江苏省自然科学基金资助项目(BK20160685);东南大学优秀博士学位论文基金资助项目(YBJJ1736)
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为获取完整的交通流数据集,提出了一种交通流数据修复方法.结合多源数据的互补特性,基于深度学习模型构建了时空关联特征提取方法,将高速公路交通流数据缺失情况分为3类,并基于随机森林算法建立修正模型.模型以平均绝对误差最小为优化目标,基于测试集和选择集优化了模型的参数.利用高速公路固定检测器和浮动检测技术获取的多源数据,对比分析了单一数据源与多源数据的修正精度.结果表明:多源数据修正模型明显优于单一数据源修正模型,在点缺失、线缺失和面缺失3种情况下,MAPE的平均值分别提高了24. 87%,39. 87%和52. 93%.此外,随着缺失比例的增加,较单一数据源模型,多源数据修正模型精度更为稳定,在点缺失、线缺失和面缺失3种情况下,其MAPE的方差仅为0. 01,0. 03和0. 08,证明其具有较好的鲁棒性.
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