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基于PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究
被引:11
作者
:
赵志强
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机构:
清华大学自动化系
赵志强
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机构:
张毅
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机构:
胡坚明
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机构:
李力
机构
:
[1]
清华大学自动化系
来源
:
公路交通科技
|
2008年
/ 11期
关键词
:
智能运输系统;
数据压缩;
主成份分析(PCA);
独立成份分析(ICA);
交通流;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U491.112 [];
学科分类号
:
082302 ;
082303 ;
摘要
:
针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。
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页码:109 / 113+118 +118
页数:6
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