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计算机工程 ›› 2019, Vol. 45 ›› Issue (6): 26-31. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049450

所属专题: 智能交通专题

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交通轨迹大数据预处理方法研究

张玺君ab,袁占亭ab,张红b,高玮军b,张恩展b   

  1. a.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院
    b. 兰州理工大学 计算机与通信学院,兰州 730050
  • 收稿日期:2018-05-07 修回日期:2018-09-17 出版日期:2019-06-15 发布日期:2019-06-17
  • 作者简介:张玺君(1980—),男,副教授、博士研究生,主研方向为智能交通、大数据分析与处理、物联网|袁占亭,教授、博士生导师|张 红,副教授、博士。|高玮军,副教授、博士。|张恩展,副教授、博士。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61461027)

Research on Preprocessing Method for Traffic Trajectory Big Data

Xijun ZHANGab,Zhanting YUANab,Hong ZHANGb,Weijun GAOb,Enzhan ZHANGb   

  1. a. College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou 730050,China
    b. School of Computer and Communication,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050,China
  • Received:2018-05-07 Revised:2018-09-17 Online:2019-06-15 Published:2019-06-17

摘要:

针对交通轨迹大数据的非平稳特性,研究交通轨迹大数据预处理方法。根据二维离散小波的多分辨率分析特点,选用二维离散小波对交通轨迹大数据进行去噪和压缩处理。构建交通轨迹大数据预处理平台,结合道路交通拥堵状态评判标准,实时分析重要路段的交通状况。分析结果表明,该方法能够提高数据处理速度和拥堵路段分析精度。

关键词: 轨迹数据, 数据清理, 小波变换, 大数据, 数据挖掘

Abstract:

Aiming at the non-stationary characteristics of traffic trajectory big data,the preprocessing method of traffic trajectory big data is studied.According to the multi-resolution analysis characteristics of it,two-dimensional discrete wavelet,it is selected to denoise and compress the traffic trajectory big data.Building a preprocessing platform for traffic trajectory big data and combining with road traffic congestion state judgment criteria to analyze the real-time traffic situation in important sections.Analysis results show that the method can improve the speed of data processing and the analysis accuracy of congested sections.

Key words: trajectory data, data cleaning, wavelet transform, big data, data mining