实时交通数据的噪声识别和消噪方法

• 作者: 李文勇 王炜 陈淑燕
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 噪声识别 消噪 交通数据 小波分析 免疫算法
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 322-325
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2006.02.030

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈淑燕	东南大学交通学院	55	1016	15.0	31.0
5	王炜	东南大学交通学院	485	13108	57.0	81.0
6	李文勇	东南大学交通学院	18	481	12.0	18.0