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基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析
引用本文:刘梦涵 于雷[,] 耿彦斌.基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析[J].ITS通讯,2005,7(4):34-37.
作者姓名:刘梦涵 于雷[  ] 耿彦斌
作者单位:[1]北京交通大学交通运输学院 [2]德克萨斯南方大学
摘    要:道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的,为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途,必须采用合理高效的集成方法对其进行处理。传统的数据集成方法基于数理统计的理论,该方法不能有效地去除数据中的噪音。近年来迅速发展的基于小波变换的交通流数据集成方法克服了这一缺点,通过对交通流数据的频率特性进行详细分析能够使集成更加高效,准确满足不同的交通用途对集成的需求。但该方法尚未作进一步的灵敏度分析,本文通过对数据集成中小波函数和数据样本量这两个重要参数的分析,从理论的角度探讨了这两个参数变化对数据集成的影响。然后以北京市三环上的交通流数据为例,计算得到了数据集成建议采用的小波族和小波阶数,以及合理的最小样本量。该结论对数据集成在将来的实际应用具有指导意义。

关 键 词:交通流数据  数据集成  小波变换  样本量

Sensitive Analysis of ITS Data Aggregation via Wavelet Transform-based Algorithm
Authors:Liu Menghan  Yu Lei  Geng Yanbin
Institution:1 School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University; 2 Texas SouthemUniversity
Abstract:
Keywords:Traffic Flow Data  Data Aggregation  Wavelet Transform  Sample Size
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