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《基于kriging插值的无检测器路段交通数据插补方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2011年6月Jun.2011JournalofTrafficandTransportationEngineering文章编号:167121637(2011)0320118209基于Kriging插值的无检测器路段交通数据插补方法邹海翔1,3,乐阳2,3,李清泉2,3,叶嘉安4(11武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079;21武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;31武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心,湖北武汉430079;41香港大学城市规划及环境管理研究中心,香港)摘要:从交通流扩散的特点和人的
2、先验知识出发,提出采用Kriging插值法对路网中无检测器路段进行交通数据插补。基于交通数据空间相关性的特征,对交通数据进行空间建模,从而以空间距离作为度量基准对未知路段交通数据进行估计。利用南昌市浮动车系统中提取的路段行程速度作为试验数据,进行了试验验证。研究结果表明:在城市交通中各个典型时段行程速度的插补值标准差可以控制在8km·h-1以内;在针对路网形态差异较大的中心区和湖区分别进行的试验中,行程速度的平均绝对误差都保持在2～5km·h-1之间。可见,该方法具有良好的时态和区域移植性。关键词:智能交通系统;交通地理信息系统;交通数据分析;浮动
3、车;Kriging插值;空间相关性中图分类号:U491.112文献标志码:ATrafficdatainterpolationmethodofnon2detectionroadlinkbasedonKriginginterpolationZOUHai2xiang1,3,YUEYang2,3,LIQing2quan2,3,YEHAnthonyGar2On4(1.SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430079,Hubei,China;2.StateKey
4、LaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MappingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,Hubei,China;3.EngineeringResearchCenterforSpatio2temporalDataSmartAcquisitionandApplicationofMinistryofEducation,Wuhan430079,Hubei,China;4.CentreofUrbanPlanningandEnvironmentalMan
5、agement,TheUniversityofHongKong,HongKong,China)Abstract:Fromthediffusedcharacteristicoftrafficflowandpriorknowledge,Kriginginterpolationwasadoptedtointerpolatethetrafficdataofnon2detectionroadlink.Basedonthespatialcorrelationoftrafficdata,aspatialmodeloftrafficdatawasbuilt.The
6、spatialdistancewasadoptedasmetrictoestimatetheunsampledtrafficdataofroadlink.TheroadlinktravelspeedsofNanchangπsroadnetworkwereusedasexperimentdata,whichwerecollectedfromurbanfloatingcarsystem,andthemethodwasverified.Experimentresultshowsthatthestandarderrorsofspeedinterpolati
7、onsarealwayslowerthan8km·h-1indifferenturbantraffictimeperiods.Downtownzoneandlakezonehavedifferentroadnetworkstructures,andtheirmeanabsoluteerrorsofspeedinterpolationsare225km·h-1.Sothemethodhasgoodtemporalandregionalportabilities.3tabs,7figs,13refs.收稿日期:2011201218基金项目:国家自然科学
8、基金项目(40830530,60872132);香港研究资助局项目(754109);微软亚洲研究院开放基金项目(FY102
