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J-GLOBAL ID：201702265133616934   整理番号：17A1986192

時空間相関に基づく交通流故障データ修復方法【JST・京大機械翻訳】

Repair method for traffic flow fault data based on spatial-temporal correlation

著者 (4件)： Wang Wei (吉林大学 交通学院,吉林 長春 130022;吉林大学 吉林省道路交通重点実験室,吉林 長春 130022) ,  Cheng Zeyang (吉林大学 交通学院,吉林 長春,130022) ,  Liu Mengyi (吉林大学 交通学院,吉林 長春 130022;山東省交通規画設計院,山東 済南 250000) ,  Yang Zhaosheng (吉林大学 交通学院,吉林 長春 130022;吉林大学 吉林省道路交通重点実験室,吉林 長春 130022)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 51  号： 9  ページ： 1727-1734  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速道路交通流の故障データを効果的に修復するために,交通流データの時空特性を考慮して,3D形状関数に基づく時空内挿法を提案した。時間間隔,距離,および時間遅れパラメータを,関連データの抽出の基礎として,高速道路の実際のデータを用いて,提案した方法を検証した。実験結果を,時系列法,空間補間法,灰色残差GMモデル,および統計的相関分析に基づく方法と比較した。結果により、この方法の修復結果は時系列法と空間補間法より優れており、かつ修復誤差はその他の方法より低いことが明らかになった。その中で、灰色残差GMモデルと統計相関分析に基づく方法と比べ、この方法の修復結果の平均絶対誤差はそれぞれ21.33%と43.54%低下し、二乗平均平方根誤差はそれぞれ12.87%と35.08%低下した。この方法の平均絶対値誤差率は,統計的相関分析に基づく方法より40%低かった。これらの結果は,提案した方法がより高い修復精度を持ち,効果的なデータ修復法であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速道路 ,  絶対値 ,  三次元 ,  残差 ,  *故障 ,  *交通流 ,  内挿法
準シソーラス用語： 相関分析 ,  空間補間 ,  時間遅れ ,  時間間隔 ,  形状関数 ,  *空間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： traffic flow fault data ,  spatial-temporal characteristics ,  3D shape function ,  repair results ,  freeway ,  repair precision

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時空間 ,  相関 ,  交通流 ,  故障 ,  修復