Traffic Data Stitching Based on ARIMA Model
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摘要: 交控系统是利用各项侦测器或纵坐标名称、单位来进行交通特性搜集的,近年来由于在有线与无线传输的技术上日渐成熟,许多的信息都可以快速的传回至交控中心.但是目前车辆侦测器设置的位置会影响数据收集的准确度,且感应线圈车辆侦测器面临着经常发生数据遗漏.数据产生缺漏对于交通管理决策缺乏效率,而且无法彰显出投资车辆侦测器之价值.为了避免车辆侦测器数据遗漏、断线或数据异常不能使用之情形出现,利用自回归移动平均模型(ARIMA)来填补车辆侦测器所遗失的数据,其MAPE值小于20%,故ARIMA模式较平均法更优秀,其係以历史资料来建构,故有相当优良的填补绩效.
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Key words:
- traffic control system /
- vehicle detectors /
- traffic data stitching /
- ARIMA
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