【技术实现步骤摘要】
一种路网交通流量数据的修复方法与系统
[0001]本专利技术涉及智能交通系统的
，更具体地，涉及一种路网交通流量数据的修复方法与系统。
技术介绍
[0002]随着机动车保有量的持续增长，交通尾气污染是我国空气污染的重要来源，机动车污染的治理管控显得尤为重要。基于实时路网交通流量、速度以及路网属性信息，可以实现路网机动车排放的实时计算，为动态化、精细化的路网排放水平评估提供重要的支撑。而路网交通流量作为自下而上进行实时排放计算的基础，流量数据的完整性是排放计算准确的前提。随着智能交通技术的发展，交通监测设备能够较为精确地记录通过道路地交通流量以及车辆速度等信息。然而，由于设备运行不稳定性、设备故障以及传输问题，收集的路网交通流量数据存在错误以及缺失，这部分数据会对排放计算结果产生较大影响。因此，路网机动车流量数据修复是机动车污染精确计算的基础。早期的路网交通流量数据修补方法多为传统的线性方法，简单且易于操作，但不能反映随机变化的交通流特征。为了适应不断变化的交通流情况，非线性的方法被用于路网交通流量修补中，其中最具有代表...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，包括：S1：获取路网中某一卡口的历史交通流量数据；S2：对历史交通流量数据进行预处理，获得预处理后数据集；S3：从预处理后数据集中选择a小时不间断的交通流量数据构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；S4：分别利用训练集和测试集对构建的神经网络模型进行训练和测试，获得训练好的神经网络模型；S5：获取该该卡口的交通流量缺失值前b小时的历史交通流量数据，输入训练好的神经网络模型中，输出该交通流量缺失值的预测值，完成对该交通流量缺失值的补全；S6：判断路网中是否存在未进行补全的卡口；若存在，则返回步骤S1，对该卡口的交通流量缺失值进行补全；否则，输出所有交通流量缺失值的补全数据，实现对路网交通流量数据的修复。2.根据权利要求1所述的路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，所述步骤S1中，路网中某一卡口的历史交通流量数据包括卡口编号KKBH、时间TimePoint和流量值Flow；所述时间TimePoint的间隔为1小时。3.根据权利要求2所述的路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，所述步骤S2中，对历史交通流量数据进行预处理，获得预处理后数据集的具体方法为：S2.1：删除卡口编号KKBH，仅保留时间TimePoint和流量值Flow；S2.2：将流量值Flow＝0的交通流量数据所在的数据行删除；S2.3：基于箱式图法，将剩余的交通流量数据中的异常值删除，获得质控数据集；S2.4：对质控数据集进行归一化处理，获得预处理后数据集。4.根据权利要求3所述的路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，所述步骤S2.3中，基于箱式图法，将剩余的交通流量数据中的异常值删除，获得质控数据集的具体方法为：S2.3.1：将剩余的交通流量数据按照流量值Flow从小到大进行排序，将排在第25％位的流量值Flow作为第一四分位值Q1，将排在第75％位的流量值Flow作为第三四分位值Q3；S2.3.2：计算四分位距IQR＝Q3
‑
Q1；S2.3.3：计算非异常范围上限值和下限值，上限值＝Q3+1.5IQR，下限值＝Q1
‑
1.5IQR；S2.3.4：将流量值Flow大于上限值和小于下限值的交通流量数据所在的数据行删除，获得质控数据集。5.根据权利要求3所述的路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，所述步骤S2.4中，对质控数据集进行归一化处理，获得预处理后数据集的具体方法为：利用以下公式对质控数据集进行归一化处理：其中，Flow
′
i
表示第i条归一化流量值，Flow
i
表示质控数据集中第i条流量值，Flow
max
表示质控数据集中流量最大值，Flow
mIn
表示质控数据集中流量最小值；对质控数据集中每条流量值进行归一化处理，组成预处理后数据集。6.根据权利要求1所述的路网交通流量数据的修复方法，其特征在于，所述步骤S3具体
方法为：S3.1：从预处理后数据集中选择a小时不间断的交通流量数据，组成索引列表；所述索引列表a行2列，第1列为时间TimePoint列，第二列为归一化流量值fLow
′
i
列，a≥25；S3...
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