[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

说明书

本发明公开了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，基于原始交通线圈数据中的车速、流量及时间占用率，对超出阈值数据、缺失数据、错误数据、异常属性数据、车流异常数据进行修正。然后构建基于图基平滑法的流量阈值估计模型对流量异常数据进行识别，并结合历史数据，借助多元线性回归进行修正，最终获取合理数据集。借助合理数据集中车速、流量及时间占用率，进行交通拥堵区域的识别。本发明能够简单、高效地对交通线圈检测数据进行质量控制，获取合理数据集，避免噪声数据的干扰，确保了交通拥堵区域识别的准确性。

技术领域

本发明属于智能交通领域，尤其涉及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。

背景技术

交通线圈检测技术是一种基于电磁感应的车辆检测技术，由信号处理单元、环型线圈与馈线线路组成调谐电路，工作电流通过线圈时会在其周围形成电磁场，当车辆行驶至线圈上方时，金属车体感应出涡流电流，涡流电流又产生与环路方向相反的电磁场，使得环形线圈中的电感量下降，从而引起电路的谐振频率升高，进而到达交通数据采集的目的，后台数据管理系统以一定的时间汇集度进行数据的记录，每条数据包括过车时间、车速、时间占用率、流量、车道位置等属性。

交通线圈检测技术以其适用性强、稳定性好、可靠性高的特点在交通数据采集中得到了广泛的应用。然而，在实际的磁感应线圈检测系统中，受硬件碾压故障、外界电磁波干扰、通讯故障、非正常交通状态等因素的影响，致使实时检测的数据并非完全准确，易出现数据缺失、数据错误以及数据异常等问题，大大削弱了磁感应线圈检测器的应用效果。

目前，在检测线圈数据的分析方面均集中在数据挖掘及应用层面，主要借助所获数据拟合交通参数关系，以获取不同交通状态下的拥挤阈值，实现对瓶颈位置的识别，分析瓶颈处的交通拥堵演化规律。这些研究虽然在分析前对原始数据进行了预处理，但方法极为简单，仅局限于缺失及异常数据的识别及剔除，并未给出详细完善的交通线圈检测数据质量控制方法，仍缺乏可直接用于指导数据使用者实际工作的数据质量控制体系。

发明内容

技术问题：本发明提供一种确保了交通线圈检测数据的正确性、合理性的基于交通线圈检测数据质量控制的拥堵区域识别方法，实现了超出阈值数据、缺失数据、错误数据、异常属性数据及流量异常数据的识别及修正，最终确保交通线圈检测数据的质量，为制定科学合理的交通管控措施提供了正确、全面的数据支撑。

技术方案：本发明的基于交通线圈检测数据质量控制的拥堵区域识别方法，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；

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；

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。

进一步的，本发明方法中，所述原始交通线圈数据是指车辆驶过线圈检测器时，后台数据管理系统按照时间汇集度记录的数据，每条数据包括过车时间、车速、时间占用率、流量、车道位置属性。

进一步的，本发明方法中，所述步骤1)中，根据下式对机动车流量数据进行修正：