基于改进KNN算法的交通流异常数据修复方法

摘要：

交通流数据分析是交通规划、控制、管理等工作实施的基础;交通流数据异常会给交通状态辨识及交通管理和控制带来困扰,不利于交通领域各方面研究及工作的开展;因此,对异常数据进行修复具有必要性;为了提高交通流异常数据修复精度,进一步改善交通数据质量,构建了基于改进K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的交通流异常数据修复模型;通过对KNN基础模型中k值和状态向量进行优选、提出距离占比的近邻值权重选取方式,实现对其模型的改进;为了验证模型的有效性,采用实测交通流数据进行实验分析;实验结果表明,改进的KNN数据修复模型具有更高的修复精度,其平均相对误差为9.88％,能够有效改善数据质量,为智能交通控制体系提供基础数据支持.

关键词：交通流、异常数据修复、KNN算法、近邻值

所属期刊栏目：26

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金项目51675324;上汽基金项目1523

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：180-184