基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。