基于小波卡尔曼滤波的高速公路交通数据融合去噪算法研究

• 作者: 刘兆惠 徐友春 李倩 王超
• 来源期刊: 公路工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 交通数据 去噪 小波分析 卡尔曼滤波 融合去噪算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: U491
• 字数: 5107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0610.2018.06.018

摘要

为去除交通信息采集过程中的噪声干扰,提出了一种基于小波分析和卡尔曼滤波相融合的交通数据去噪算法.该算法通过小波系数计算小波方差并代替卡尔曼滤波的初始协方差完成迭代,将小波阈值去噪重构后的信号作为卡尔曼滤波器状态最优估计中的测量值输入,实现了交通数据的分解去噪和最优估计.实例分析结果表明:一方面小波-卡尔曼滤波融合去噪算法的去噪指标优于小波分析算法;另一方面采用去噪后的实时交通数据建立时间序列预测模型,由三项预测误差评价指标及拟合预测图对比可知,小波-卡尔曼滤波融合去噪算法较小波分析算法可更好地提高预测精度,从而综合验证该融合算法能有效去除交通数据中的噪声干扰,并提高其数据质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王超	山东科技大学交通学院	55	144	6.0	10.0
2	刘兆惠	山东科技大学交通学院	23	75	5.0	8.0
3	徐友春	军事交通学院军用车辆系	47	428	11.0	19.0
4	李倩	山东科技大学交通学院	11	37	4.0	5.0