论文摘要：基于高质量数据获取的路况信息填补模型研究与实现

动态交通信息服务已经渗透到市民出行的各个方面，市民出行的需求不断提高对交通信息服务的要求越来越高。当前的动态交通信息服务面临的问题突出表现在实时路况、交通预测、路径规划等三个方面。这些问题都与历史路况信息数据的数据质量有关。由于历史路况信息数据中存在错误数据和数据缺失，已有路况信息填补方法未能对其妥善处理，导致历史路况信息数据的准确性低和数据不完整等数据质量问题的发生。

本文通过总结路况信息的规律性特征，分析路况信息数据缺失的规律和原因及路况信息数据缺失类型，采用高质量数据获取方法获取高质量的历史路况信息数据，建立基于高质量数据的路况信息填补模型，并设计和实现了基于该模型的路况信息填补系统，

本研究取得的主要成果如下：

1)        研究建立一种获取高质量数据的方法。方法通过采用有效性、稳定性和完整性等三个数据质量评价指标发现历史路况信息数据中的错误数据，并将其删除，获取高质量路况信息数据；

2)        研究交通路况信息数据特征模式，按照特征模式提取历史路况信息数据，划分数据缺失类型，构建稳健特征空间，建立了基于高质量数据获取的路况信息填补模型，补全了缺失路况信息数据；

3)        设计和实现了基于路况信息填补模型的相关系统，采用实际规划路线采集的数据和环路路线的路况信息数据对系统填补结果的完整性和准确性进行测试和分析，验证了填补系统的完整性和准确性。

本文从准确性和完整性等数据质量评价指标对路况信息填补系统进行测试和分析。测试结果表明系统能够保证在一定数据缺失比例下填补的完整性和准确性。

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