【博士】城市道路交通流数据质量控制理论与模型【2006】

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内容简介

　　学科专业：交通运输规划与管理　　授予学位：博士　　学位授予单位：北京交通大学　　学位年度： 2006年　　随着智能交通系统中数据采集技术的发展，尤其是传感和通讯技术的应用，城市道路交通流数据已经构成海量数据，成为城市交通管理和控制进程中最丰富且最重要的数据源。但是由于现场检测器工作故障或传输设备故障等原因，道路交通流数据中必然包含错误、时间点不规范、丢失等若干类质量问题，若直接采用包含质量问题的数据展开交通应用，将给应用结果带来不稳定和不安全隐患。因而研究并开发有效的道路交通流数据质量控制的理论与模型，提高数据的精确度，是实旌ITS的基础和ITs成功的关键。近几年来，国内外在该领域进行了许多有意义的研究和探索，取得了许多的研究成果，但总体来说，相关研究缺乏系统性和理论深度，大部分的研究对象都是针对特定的应用案例或应用系统，且研究成果缺乏广泛的验证。　　本文的研究目标是在针对城市道路交通流数据质量控制理论进行分析和总结的基础上，研究并建立针对单源数据的质量控制理论与模型以及针对多源数据的融合理论与模型，通过实测数据验证其效果；同时，为从源头上根本解决数据质量问题，提出有助于数据质量控制工作开展的实施策略与建议。　　围绕该研究目标，本文首先对国内外相关研究进行综述，总结当前交通流数据质量控制模型和算法的研究现状。其次，在此基础上，结合当前的交通流数据质量控制需求，建立针对单源数据的质量控制理论与模型，包括基于交通流理论和统计学原理的分层次错误数据判别模型、基于相关分析理论的错误数据修正模型、基于统计学原理的不规则时间点修正模型、基于时间序列理论的丢失数据补齐模型四个部分，以及针对多源数据的基于支持向量机技术的融合模型。再次，利用北京市快速路和F1本阪神高速公路实测交通流数据设计合理的数据测试方案，对所建立的单源和多源质量控制理论与模型进行检验。最后，从技术、体制和政策三个层面设计并提出有助于数据质量控制工作开展的实施策略与建议。　　本文在总结既有研究的基础上，研究并建立了单源和多源条件下的城市道路交通流数据质量控制理论与模型，实现了针对错误数据、不规则时间点和丢失数据的修正和补齐，以及基于支持向量机技术的多源数据融合，案例研究表明模型的精确度比现有模型有很大的提高。另外，从定性的角度就技术、体制和政策三个层面提出有助于交通流数据质量控制工作开展的相关策略，旨在从源头上实现对数据的质量控制。本文对交通流质量控制理论与模型的研究将有效提高交通流数据的准确程度，为大量交通应用的开展提供良好的数据基础。　　

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