[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

说明书

本发明公开了一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，包括以时窗为基础的不规则时间点数据修复、在标准时间点数据集基础上的属性异常数据识别及修复、以图基平滑法对流量异常数据识别，并借助多元线性回归进行修复，得到异常微波交通数据修复后的有效数据集，然后借助有效数据集中车速、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、高效地对异常微波交通数据进行数据修复，避免噪声数据的干扰，可保障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，涉及一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法。

背景技术

微波交通检测技术作为当前进行动态交通数据采集的重要途径，在获取交通数据方面以其高效率、占用储存空间小、安装维护简单的特征得到了极为广泛的应用。微波交通检测以频率不同的接收波与反射波为基础，经A/D转换、快速傅立叶转换算法变化将机动车通过检测器时产生的时域模拟信号转化为频域数字信号，最后通过微波差频信号来获取交通数据。

然而在实际城市道路交通检测系统中，微波采集技术获取的实时检测的数据并非完全准确，这些数据往往因为受到交通检测器硬件故障、外界电磁波干扰、通讯故障、非正常交通状态等因素的影响，出现数据缺失、数据错误、数据冗余以及数据异常等问题，大大削弱了基于数据制定的交通管理与控制措施的效果。

目前，大多异常数据的修复方法均从普遍适用性角度出发，侧重于对元数据的高效率扫描以及时发现异常数据的确切位置，由于其存在普遍适用性的特点，导致在如何修复异常数的方法上难以给出具体可行的方法，异常微波交通数据的修复还没有可用于直接指导数据使用者实际工作的数据修复体系。

发明内容

技术问题：本发明提供了一种基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，该方法实现了对微波缺失数据的修复、错误数据的剔除及异常数据的修复，确保了微波交通数据的质量，使得数据能够正确的反应真实的交通运行状况，为交通管理、规划、设计部门制定有效的管控政策、交通规划、设计方案提供合理的数据支撑。

技术方案：本发明的基于异常微波交通数据修复的拥堵区域识别方法，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。

进一步的，本发明方法中，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。

进一步的，本发明方法中，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)；