基于混合模型的城市历史交通流数据分析方法

摘要

浮动车信息处理系统在日常的运行中产生海量城市历史交通流数据,可应用于交通运行分析、交通决策支持和交通管理等.但是原始的历史路况数据存在存储量大、噪声多和数据缺失等问题.本文提出了一种基于混合模型的数据分析方法.在对原始数据完成异常值剔除,填充和平滑的预处理后,进行信息集成,从而找出道路的路况变化趋势,并能降低数据的存储量.运用上述关键技术,开发出原型系统,通过选取交通流数据集进行测试,验证了此分析方法的可行性和有效性.