[发明专利]一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法

权利要求书

1.一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)在原始微波交通数据中，基于时窗[t+(n-1)·T,t+n·T)对不规则时间点数据进行修复，得到标准时间点数据集，T为微波检测器的采集周期；t为某个标准时间点，取T整数倍的任意时刻，也即微波检测器进行某次车辆数据录入的时刻；n为正整数；

2)在标准时间点数据集基础上，依据每条车辆数据的流量、车速及时间占用率三项属性取值情况对属性异常数据进行识别及修复，得到属性异常修复数据集；

3)在属性异常修复数据集基础上，对流量异常数据进行识别及修复，得到异常微波交通数据修复后的有效数据集；

4)依据有效数据集中的车速、流量及时间占用率，识别出交通拥堵区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，其特征在于，所述原始微波交通数据是指机动车驶过微波检测器时，检测器每隔一个采集周期便进行一次车辆数据录入，每条数据包含过车时间、车道编号、流量、车速及时间占用率。

3.根据权利要求1所述的一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，其特征在于，所述步骤1)中按照如下方式对不规则时间点数据进行修复：

1.1)初始化，令n＝1；

1.2)若时窗[t+(n-1)·T,t+n·T)内无车辆数据，则将该时段记为数据缺失时段并进行剔除，进入步骤1.5)，否则进入步骤1.3)；

1.3)若时窗[t+(n-1)·T,t+n·T)内仅有一条车辆数据，则将该车辆数据的车速、流量、时间占用率车辆属性值作为标准时间点t+(n-1)·T时，车辆数据的车速、流量、时间占用率属性值，进入步骤1.5)，否则进入步骤1.4)；

1.4)此时时窗[t+(n-1)·T,t+n·T)内有多条车辆数据，则将该时窗内所有车辆数据的车速、流量、时间占用率属性均值作为标准时间点t+(n-1)·T时，车辆数据中的车速、流量、时间占用率属性值；

1.5)令n＝n+1，若n≤N，则返回步骤1.1)对下一时窗内的车辆数据进行判断，否则输出车辆数据修正后的数据集，也即标准时间点数据集，其中，T_o表示微波检测器的检测总时长。