[发明专利]一种基于交通线圈检测数据质量控制的拥堵区域识别方法

权利要求书

1.一种基于交通线圈检测数据质量控制的拥堵区域识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)在原始交通线圈数据中，依据道路通行能力对机动车流量数据进行修正，依据设计车速对机动车车速数据进行修正，获得阈值控制数据集；对机动车流量数据的修正根据下式进行：

式中，t为时段编号，每个时段时长均为T；T为后台数据管理系统记录数据的时间汇集度；C为某车道的道路通行能力值；Q₁(t)为某车道第t时段，车辆数据中流量修正后的值；q(t)为某车道第t时段，车辆数据中的流量值，也即某车道第t时段内驶过线圈检测器的车辆数；T₀为单位标准时间，取1小时；

根据下式对机动车车速数据进行修正：

式中，V_D为某车道的设计车速值；V(t)为某车道第t时段内，驶过线圈检测器所有车辆的平均车速；V₁(t)为某车道第t时段车辆数据中车速修正后的值；

2)在阈值控制数据集中，依据车速、流量及时间占用率三项属性的取值情况对缺失数据、错误数据、异常属性数据进行识别，并依据相邻时段数据对缺失数据进行修正，采用取0法对错误数据进行修正，依据三项属性之间的关联性对异常属性数据进行修正，获得有效数据集，所述错误数据包括流量错误数据、车速错误数据及时间占用率错误数据三种类型，异常属性数据包括流量属性异常数据、车速属性异常数据及时间占用率属性异常数据三种类型，对于含有N个时段数据的某车道阈值控制数据集，其中的缺失数据、错误数据及异常属性数据识别步骤如下：

2.1)初始化，t＝1，t为时段编号；

2.2)取第t时段的阈值控制数据，每条数据包含流量控制值Q₁(t)、车速控制值V₁(t)及时间占有率值D₁(t)，若Q₁(t)、V₁(t)、D₁(t)均缺失，则判定第t时段的数据为缺失数据，进入步骤2.9)，否则直接进入步骤2.3)；

2.3)若V₁(t)＝0且D₁(t)＝0，但Q₁(t)≠0或缺失，则判定第t时段的数据为流量错误数据，进入步骤2.9)，否则进入步骤2.4)；

2.4)若Q₁(t)＝0且D₁(t)＝0，但V₁(t)≠0或缺失，则判定第t时段的数据为车速错误数据，进入步骤2.9)，否则进入步骤2.5)；

2.5)若V₁(t)＝0且Q₁(t)＝0，但D₁(t)≠0或缺失，则判定第t时段的数据为时间占用率错误数据，进入步骤2.9)，否则进入步骤2.6)；

2.6)若V₁(t)≠0且D₁(t)≠0，但Q₁(t)＝0或缺失，则判定第t时段的数据为流量属性异常数据，进入步骤2.9)，否则进入步骤2.7)；

2.7)若Q₁(t)≠0且D₁(t)≠0，但V₁(t)＝0或缺失，则判定第t时段的数据为车速属性异常数据，进入步骤2.9)否则进入步骤2.8)；

2.8)若V₁(t)≠0且Q₁(t)≠0，但D₁(t)＝0或缺失，则判定第t时段的数据为时间占用率属性异常数据，进入步骤2.9)否则直接进入步骤2.9)；

2.9)令t＝t+1，若t≤N，则返回步骤2.2)对阈值控制数据集中的下一时段数据进行判断，否则输出所有缺失数据、错误数据及属性异常数据；

所述依据三项属性之间的关联性对异常属性数据进行修正的具体方式为：对于异常属性数据出现的时段t₃，若为流量属性异常数据，则取流量修正后的值若为车速属性异常数据，则取车速修正后的值若为时间占用率属性异常数据，则取时间占用率修正后的值其中，AEVL为平均有效车长；

3)在有效数据集中，采用图基平滑法对机动车流量异常数据进行识别，并采用多元线性回归对机动车流量异常数据进行修正，获得合理数据集；

4)依据合理数据集中的车速、流量及时间占用率，进行交通拥堵区域识别。