基于时空特性和灰色残差的交通故障数据诊断与修复

作者：陆百川; 张冬梅^*; 舒芹; 李玉莲

来源：重庆交通大学学报(自然科学版), 2020, 39(09): 8-16.

• 交通工程
• 交通流
• 灰色关联分析
• 故障诊断
• 数据修复
• 时空特性

针对交通检测器获取的数据可能存在不完整或异常等问题,同时路网中交通流数据之间存在时间相关和空间相关的特征,笔者提出了基于时空特性和灰色残差的交通故障数据诊断与修复方法。在分析故障数据特点基础上考虑交通流数据存在的时间、空间特性,建立基于马氏距离(MD)的故障数据诊断模型;然后利用灰色关联模型计算出时空维度相关系数,选择强关联路段时空相关数据建立基于灰色—遗传小波神经网络(GM(1,N)-GA-WNN)的故障数据修复模型。研究结果表明:基于GM(1,N)-GA-WNN模型的故障数据诊断与修复的平均相对误差与GMWNN模型相比降低了1.7%,与GM(1,N)模型相比降低了4.8%;考虑时空特性的故障数据修复精度优于单一时间、空间修复序列,为道路交通预测、交通诱导等服务提供可靠的数据保障。

• 单位
  交通运输学院; 重庆交通大学