公路交通科技
公路交通科技
공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2008年
11期
109-113,118
,共6页
赵志强%张毅%胡坚明%李力
趙誌彊%張毅%鬍堅明%李力
조지강%장의%호견명%리력
智能运输系统%数据压缩%主成份分析(PCA)%独立成份分析(ICA)%交通流
智能運輸繫統%數據壓縮%主成份分析(PCA)%獨立成份分析(ICA)%交通流
지능운수계통%수거압축%주성빈분석(PCA)%독립성빈분석(ICA)%교통류
针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较.首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布.然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较.试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定.这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义.
針對交通流量數據的特點,分彆採用基于主成份分析(PCA)和獨立成份分析(ICA)的方法對其進行數據壓縮研究和比較.首先,對城市道路和高速公路的交通流統計特性進行分析:髮現採樣時間的大小不會影響研究結果,而流量離差的統計分佈為接近高斯分佈的超高斯分佈.然後分彆採用基于PCA和ICA的方法進行交通流數據的壓縮與重構,併對結果進行全麵比較.試驗結果錶明:由于城市道路和高速公路的交通流離差數據均接近高斯分佈,因此PCA在數據壓縮中的效果較好;而高速公路的交通流數據壓縮結果優于城市道路,因為其更加規律和穩定.這一結果反映瞭交通流波動的隨機特徵,對于進一步的交通流分析有著重要的意義.
침대교통류량수거적특점,분별채용기우주성빈분석(PCA)화독립성빈분석(ICA)적방법대기진행수거압축연구화비교.수선,대성시도로화고속공로적교통류통계특성진행분석:발현채양시간적대소불회영향연구결과,이류량리차적통계분포위접근고사분포적초고사분포.연후분별채용기우PCA화ICA적방법진행교통류수거적압축여중구,병대결과진행전면비교.시험결과표명:유우성시도로화고속공로적교통류리차수거균접근고사분포,인차PCA재수거압축중적효과교호;이고속공로적교통류수거압축결과우우성시도로,인위기경가규률화은정.저일결과반영료교통류파동적수궤특정,대우진일보적교통류분석유착중요적의의.
