鮑東玉+王軍

摘 要：車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)作為一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域具有重要的作用，其數(shù)據(jù)質(zhì)量極大地影響著以其作為參考基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的交通規(guī)劃、交通控制、交通行為分析等應(yīng)用領(lǐng)域研究分析結(jié)論的準(zhǔn)確性和合理性。文章首先分析了車(chē)輛檢測(cè)器異常數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式及產(chǎn)生原因，根據(jù)交通流理論及客觀限制條件研究，提出了基礎(chǔ)篩選、閾值篩選和基于交通流理論的篩選方法，并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)交通運(yùn)行狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)相似性進(jìn)行了研究和對(duì)比，選擇了IQR法作為數(shù)據(jù)修復(fù)的方法。從而在一定程度上解決了車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)篩選；數(shù)據(jù)修復(fù)；四分位距IQR法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2015）10-00-02

0 引 言

車(chē)輛檢測(cè)器是檢測(cè)道路交通流運(yùn)行參數(shù)的設(shè)備，是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成設(shè)備。然而，在實(shí)際運(yùn)用中，由于車(chē)輛檢測(cè)器存在諸多應(yīng)用選型不當(dāng)、設(shè)備老化、惡劣環(huán)境影響、維護(hù)檢修不到位等原因，其檢測(cè)數(shù)據(jù)往往存在很多質(zhì)量問(wèn)題。

車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)常被用于交通流狀態(tài)描述及事件檢測(cè)，交通流參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析在交通規(guī)劃領(lǐng)域、交通控制領(lǐng)域、交通行為分析領(lǐng)域有著極其重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持作用。因此，車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)的質(zhì)量與其在各應(yīng)用領(lǐng)域的作用效果存在極大地影響。如何篩選并修復(fù)車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，是車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

1 異常數(shù)據(jù)清洗方法研究

1.1 主要篩選目標(biāo)

異常數(shù)據(jù)篩選的主要目標(biāo)即發(fā)現(xiàn)車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)記錄中因設(shè)備性能、運(yùn)行狀態(tài)、檢測(cè)環(huán)境異常所導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)，根據(jù)異常數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，可將篩選目標(biāo)分為四類(lèi)。

（1）錯(cuò)誤數(shù)據(jù)[1，2]。數(shù)據(jù)記錄出現(xiàn)不在最大值的上限范圍內(nèi)或字段之間不滿(mǎn)足機(jī)理關(guān)系的現(xiàn)象，這是車(chē)輛檢測(cè)器異常數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率最高的一種異常數(shù)據(jù)。

（2）冗余數(shù)據(jù)[3，4]。冗余數(shù)據(jù)是指在檢測(cè)時(shí)間段內(nèi)存在相似或重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，使實(shí)際記錄數(shù)多于理論上應(yīng)有的記錄總數(shù)的數(shù)據(jù)。

（3）丟失數(shù)據(jù)[5]。由于車(chē)輛檢測(cè)器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備或存儲(chǔ)設(shè)備等出現(xiàn)故障等原因造成的不能記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中的檢測(cè)數(shù)據(jù)。

（4）時(shí)間點(diǎn)漂移[6]。由于車(chē)輛檢測(cè)器或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備不穩(wěn)定而造成的數(shù)據(jù)記錄中的時(shí)間點(diǎn)間隔存在誤差，導(dǎo)致實(shí)際時(shí)間點(diǎn)體系與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間點(diǎn)體系無(wú)法匹配，為數(shù)據(jù)的分析帶來(lái)干擾。

1.2 交通流異常數(shù)據(jù)篩選方法

通常要以占有率、總交通量與速度之間的聯(lián)系為依據(jù)，判斷檢測(cè)數(shù)據(jù)是否存在異常。在總交通量無(wú)異常的情況下，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)分車(chē)型交通之和明顯大于或小于總交通量的現(xiàn)象。即總交通量的正確性并不能反映分車(chē)型流量的正誤，因此需要在判斷占有率、總交通量與速度數(shù)據(jù)是否異常之后，判斷分車(chē)型流量是否異常，若兩者中有一個(gè)判斷為異常，則為異常記錄。

1.2.1 總交通量的篩選方法

總交通量的篩選方法采用交通流理論相結(jié)合的方法與閾值法，主要分為三步，第一步：利用交通流三參數(shù)的機(jī)理關(guān)系做基礎(chǔ)篩選，去除明顯不符合邏輯的數(shù)據(jù)記錄；第二步：將車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)三參數(shù)的范圍設(shè)定在一個(gè)合理的理論值區(qū)間內(nèi)，除掉不符合情況的閾值溢出值；第三步：再根據(jù)交通流三參數(shù)之間的嚴(yán)格計(jì)算關(guān)系來(lái)進(jìn)一步推斷并去除不符合規(guī)律的數(shù)據(jù)記錄。交通量的篩選共有三種篩選方法，分別為基礎(chǔ)篩選、閾值法篩選、基于交通流參數(shù)間關(guān)系的數(shù)據(jù)篩選。

（1）基礎(chǔ)篩選

表1展示了車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)的參數(shù)表現(xiàn)形式以及各表現(xiàn)形式下數(shù)據(jù)篩選的規(guī)則。

a.表 1中情況（8，9），可通過(guò)最大閾值法排除檢測(cè)總交通量數(shù)值超過(guò)道路通行能力的情況。

b.表 1中情況（5），可通過(guò)前5分鐘和后5分鐘的數(shù)據(jù)判斷是否出現(xiàn)停車(chē)或擁堵?tīng)顩r判斷異常數(shù)據(jù)。

c.表 1中情況（1），可以對(duì)不同天同一時(shí)段的交通流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較判斷異常數(shù)據(jù)。

（2）閾值法篩選

（3）基于交通流參數(shù)間關(guān)系的數(shù)據(jù)篩選

在對(duì)車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略篩選后，在研究中我們發(fā)現(xiàn)，還有一種較為隱蔽的數(shù)據(jù)異常情況（主要發(fā)生于表1中8、9的參數(shù)形式下）：同一記錄的三個(gè)交通流檢測(cè)參數(shù)無(wú)不符合邏輯的異常值，且各檢測(cè)值均在各檢測(cè)參數(shù)閾值范圍內(nèi)，但三個(gè)參數(shù)之間的關(guān)系不嚴(yán)格滿(mǎn)足高速公路的三參數(shù)之間的計(jì)算關(guān)系，即其中兩個(gè)測(cè)量值的計(jì)算推測(cè)值與另外一個(gè)真實(shí)測(cè)量值之間存在較大差異，因此也要判斷其錯(cuò)誤。

本研究所采用的具體篩選步驟如下：

①將時(shí)間占有率換算為車(chē)流密度形式表示。

（1）

其中：occ為時(shí)間占有率（[0，1]）；

l為有效車(chē)長(zhǎng)（m）（可取車(chē)輛長(zhǎng)度的平均值）。

②根據(jù)交通流三參數(shù)關(guān)系，根據(jù)測(cè)量車(chē)流密度計(jì)算出的流量與測(cè)量出的流量差值比例篩選，篩選公式如下：

|q測(cè)-k測(cè)v測(cè)| ≤θ%

q測(cè) （2）

其中：q測(cè)為車(chē)輛檢測(cè)器總流量檢測(cè)值；

k測(cè)為車(chē)輛檢測(cè)器交通密度檢測(cè)值，通過(guò)式（1）檢測(cè)的占有率轉(zhuǎn)化得來(lái)；

v測(cè)為車(chē)輛檢測(cè)器速度檢測(cè)值。

由于車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)數(shù)據(jù)本身為計(jì)算值，且檢測(cè)精度并沒(méi)達(dá)到100%，故檢測(cè)數(shù)據(jù)的參數(shù)不可能?chē)?yán)格滿(mǎn)足q測(cè)=k測(cè)v測(cè)，因此，可設(shè)定一個(gè)可接受誤差范圍，《高速公路監(jiān)控技術(shù)要求》中規(guī)定：車(chē)輛檢測(cè)器交通量、車(chē)輛速度、占有率準(zhǔn)確度大于或等于85%。根據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)以及公式，當(dāng)流量取準(zhǔn)確度范圍內(nèi)上限值，密度和速度取準(zhǔn)確度范圍下限值時(shí)取最大值：

1.2.2 分車(chē)型流量數(shù)據(jù)的篩選方法

將總流量的異常數(shù)據(jù)過(guò)濾掉后，需要判斷分車(chē)型流量數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤。當(dāng)總流量為真值時(shí)，分車(chē)型流量的和與總流量相比相差不應(yīng)過(guò)大，因此，分車(chē)型流量的篩選通過(guò)以下公式判斷：

（3）

其中：qi為分車(chē)型流量的值（i=1，2，3分別表示大、中、小型車(chē)的檢測(cè)流量值）；

q為總交通量；

δ%為設(shè)定誤差，通常根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)器的精度參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

2 交通流量檢測(cè)數(shù)據(jù)修復(fù)方法

2.1 修復(fù)條件

數(shù)據(jù)清洗后，數(shù)據(jù)的完整率降低，影響后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，因此，數(shù)據(jù)清洗后需要進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)工作[7，8]。

當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)器某月的檢測(cè)數(shù)據(jù)異常數(shù)據(jù)較多時(shí)，數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)后，真實(shí)性和可靠性就大大降低，后續(xù)分析和處理的意義也會(huì)降低。因此，數(shù)據(jù)修復(fù)的對(duì)象應(yīng)主要針對(duì)篩選后有效數(shù)據(jù)完整性較高的月份。因此修復(fù)條件需滿(mǎn)足公式（4）。

有效數(shù)據(jù)條數(shù)

理論總數(shù)據(jù)條數(shù) ≥D （4）

其中：D為日有效數(shù)據(jù)完整率的眾數(shù)。

2.2 修復(fù)算法研究

2.2.1 修復(fù)基礎(chǔ)

由于出行者出行需求的規(guī)律及相對(duì)普遍的出行習(xí)慣影響，使得交通流在同一斷面相同性質(zhì)（工作日、雙休日）的統(tǒng)計(jì)日內(nèi)在同一時(shí)間會(huì)出現(xiàn)相似的交通流特征，這是車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)修復(fù)的基礎(chǔ)。

2.2.2 修復(fù)算法

當(dāng)數(shù)據(jù)分布符合正態(tài)分布時(shí)，IQR不如標(biāo)準(zhǔn)偏差有效；但如果數(shù)據(jù)中存在噪聲和孤立點(diǎn)，則在估計(jì)數(shù)據(jù)的離差時(shí)，它比標(biāo)準(zhǔn)偏差更具代表性。本研究基于大量的歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，檢測(cè)周期的流量值不服從正態(tài)分布，因此采用IQR方法修復(fù)。

首先，判斷異常數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)日是雙休日還是工作日，然后將數(shù)據(jù)庫(kù)中一年內(nèi)與待修復(fù)數(shù)據(jù)具有相同統(tǒng)計(jì)時(shí)段、相同統(tǒng)計(jì)日性質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總排序，分別取數(shù)據(jù)的上、下四分位點(diǎn)作為修復(fù)數(shù)據(jù)的上限和下限。將剩下50%的數(shù)據(jù)保留下來(lái)求均值作為修復(fù)值。

2.3 效果驗(yàn)證

本文選取三種方法對(duì)比驗(yàn)證效果：①采用相鄰時(shí)段數(shù)據(jù)的平均值修復(fù)；②采用前一天的歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)修復(fù)；③本文修復(fù)方法。各修復(fù)數(shù)據(jù)分別與原有檢測(cè)值進(jìn)行對(duì)比。

結(jié)果表明：本文提出的四分位間距（IQR）修復(fù)算法比傳統(tǒng)的修復(fù)算法的修復(fù)結(jié)果誤差更低，更貼近車(chē)輛檢測(cè)器的檢測(cè)值。原因是由于修復(fù)的數(shù)據(jù)源樣本多，且都較貼近實(shí)際情況。

圖1 數(shù)據(jù)修復(fù)算法對(duì)比效果圖

3 結(jié) 語(yǔ)

車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)作為交通狀態(tài)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其清洗與修復(fù)方法深刻影響著其置信程度、應(yīng)用范圍。因此，本文對(duì)車(chē)輛檢測(cè)器異常數(shù)據(jù)的清洗與修復(fù)方法研究，在一定程度上合理地解決了車(chē)輛檢測(cè)器異常數(shù)據(jù)所帶來(lái)的部分應(yīng)用問(wèn)題，從而使車(chē)輛檢測(cè)器數(shù)據(jù)能夠更加準(zhǔn)確、完整的被應(yīng)用于交通規(guī)劃、交通控制、交通行為分析等交通應(yīng)用領(lǐng)域。

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