基于改进孤立点算法的异常交通数据识别
李硕
张萌萌
陈勇恒
1.山东交通学院交通与物流工程学院,山东济南,2503572.山东交通学院交通与物流工程学院,山东济南,2503573.山东交通学院交通与物流工程学院,山东济南,250357
摘要：以地磁检测数据为基础,分析导致交通数据异常的原因;基于对异常数据的识别,对基于相似系数和的孤立点算法进行改进,即对规律性的交通数据进行时段划分,计算相似系数,采用交通量和时间占有率逐次逼近基础值的方法设定阈值.通过实例对分别采用传统阈值筛选法和改进后的孤立点算法对异常交通数据的识别结果进行对比分析.研究结果表明:基于改进相似系数和的孤立点算法对异常数据识别的检测率高于85％,误检率低于25％,识别结果优于传统阈值筛选法,可快速、有效地识别交通异常数据.
关键词：地磁数据孤立点算法传统阈值筛选法异常数据识别
分类号：U491.1(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(ZR2017MF011)全国统计科学研究项目(2017LZ22)山东省重点研发计划(2017GGX50110)山东省软科学研究计划(2018RKB01375)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 17-23,37 )
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