基于时空模型的交通流故障数据修正方法

为了提高交通流数据的准确性,从时间相关性、空间相关性和历史相关性三方面分析了交通流大数据的特点,建立了基础交通流时空模型。为保证数据处理的精度和速度,进行了时空模型的简化和标定。将时空模型简化,抽象为双层规划模型,上层模型通过控制时空相关参数的数量实现运算速度的优化,下层模型通过控制误差实现计算精度的优化。应用数据驱动法进行双层规划模型的求解,完成时空模型的标定。在时空模型的基础上,提出了交通流故障数据修正方法。以北京市某路段为例,对交通流故障数据修正方法进行有效性和可行性验证。验证结果表明:基于历史趋势、空间相关与时间序列的交通流故障数据修正方法的精度分别为79.65%、85.16%、89.84%,基于时空模型的交通流故障数据修正方法的精度为90.91%,具有较高的精度,而且可准确描述交通流大数据的特点。