基于时空相关性的交通流故障数据修复方法

为及时对高速公路交通流故障数据进行有效修复,综合考虑交通流数据的时空特性,提出基于3D形函数的时空插值修复方法.以时间间隔、距离和时滞参数作为相关数据的提取依据,以高速公路实际数据对所提出方法进行验证;将实验结果与采用时间序列法、空间插值法、基于灰色残差GM模型以及基于统计相关分析的方法得到的结果进行对比.结果表明,该方法的修复结果优于时间序列法和空间插值法,并且修复误差低于其他方法.其中,与基于灰色残差GM模型和基于统计相关分析的方法相比,该方法的修复结果的均绝对误差分别降低了21.33%和43.54%,均方根误差分别降低了12.87%和35.08%.该方法的修复结果的平均绝对值误差率比基于统计相关分析的方法降低了40%.这表明研究中所提方法的修复精度更高,是一种有效的数据修复方法.