当前课程知识点:2014年清华大学研究生学位论文答辩(二) > 第3周 工物系、自动化系、建筑学院 > 李月标《交通流缺失数据补偿算法的研究》 > 论文摘要
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交通流缺失数据补偿算法的研究
硕士研究生:李月标
指导教师:李志恒 副教授
所属院系:自动化系
随着智能交通的不断发展,智能交通管理和控制系统对交通数据的完备性和精确性提出了越来越高的要求。然而,由于检测器故障、网路传输失败、算法失效等多种原因,交通数据缺失成为一种普遍现象。交通流是交通数据最重要组成部分之一,因此,在过去的20年中,研究者提出了许多估计交通流缺失数据的方法。
本文首先将现有的交通流缺失数据补偿算法分成三类:预测类、插值类和统计学习类。从每一类方法中选取了两种典型的算法,即:预测类的自回归移动平均算法(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)和贝叶斯网络(Bayesian Networks,BNs),插值类的k-邻近法(k-Nearest Neighbors,k-NN)和局部最小二乘法(Local Least Squares,LLS),统计学习类的马尔科夫门特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)和概率主成分分析法(Probabilistic Principal Component Analysis,PPCA),从多方面对它们进行实验比较,包括重构误差、统计特性和算法运行速度。基于单点线圈数据的实验结果表明,统计学习类的补偿方法相比于其他两类补偿算法更加有效。其中,PPCA补偿效果最好。
其次,基于对PPCA模型的进一步分析,我们讨论了与PPCA模型相关的两个问题。第一个问题是,在单点交通流缺失数据补偿时,是否有必要采用更复杂的PPCA 模型,如基于核函数的PPCA (KPPCA) 模型、混合PPCA (MPPCA)模型。第二个问题是,天气因素是否会影响PPCA 模型的补偿误差。通过对MPPCA和KPPCA模型详细的理论推导以及相应的实验设计,我们发现,在单点缺失数据补偿时,PPCA 模型的补偿性能并不低于MPPCA和KPPCA模型。并且所有基于PPCA的缺失数据补偿模型都不受天气因素影响,即模型在雨天和晴天的补偿精度无明显差异。
最后,由于现有的研究工作基本没有考虑利用相邻检测器的交通流信息来提升补偿精度,本文将PPCA和KPPCA模型进行扩展,利用多点检测器的信息进行缺失数据补偿。文中,我们综合考虑了多点交通流信息的融合以及时间延迟对补偿精度的影响,设计了多种场景进行实验。实验结果表明,相邻交通流之间潜在的时间空间相关性是非线性的,相比PPCA模型,KPPCA模型能够更加有效地挖掘这些信息,从而显著提高缺失数据补偿精度。
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