实时交通数据的噪声识别和消噪方法

被引：19

作者：

陈淑燕

王炜

李文勇

机构：

[1] 东南大学交通学院

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2006年 / 02期

关键词：

噪声识别; 消噪; 交通数据; 小波分析; 免疫算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.91 [];

学科分类号：

摘要：

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.

引用

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