“基于GPS实时数据的在线过滤与补遗研究.pdf”
本文主要探讨了如何提高全球定位系统(GPS)数据的有效性和可靠性,特别是在实时交通流量预测和交通诱导服务中的应用。作者通过研究GPS历史数据,提出了一个以变异系数最小化为优化目标的数据过滤模型选择方法。变异系数是一种衡量数据波动程度的统计指标,通过最小化它,可以找到最佳的数据过滤模型,以消除噪声和异常值,从而提高数据质量。
在实时数据处理方面,针对可能出现的数据缺损问题,作者提出了两种补遗算法。一种是基于时间序列的缺失数据快速补遗算法,这种方法利用时间序列的连续性和规律性,快速填充缺失值,以满足实时预报的需求。另一种可能是基于机器学习或统计模型的补遗算法,它可能涉及到对历史数据的学习,预测缺失值,确保数据流的连续性。
接下来,作者介绍了一种基于动态GPS实时数据的在线数据过滤与补遗一体化算法。这种算法能够实时处理不断流入的GPS数据,同时进行过滤和补遗操作,保证了数据处理的效率和实时性。这在大规模、高频率的GPS数据处理中尤为重要,因为实时性和准确性对于交通管理系统至关重要。
论文应用2008年杭州市的GPS历史数据对提出的模型进行了验证。结果表明,基于简单算术平均的滤波模型是最优的GPS数据过滤模型,这是因为简单算术平均法能有效减少数据的波动,提供稳定的结果。而基于时间序列的缺失数据快速补遗算法则能在保证速度的同时,准确地完成数据补遗,这对于实时交通管理和决策具有极大的价值。
关键词涉及的领域包括智能运输系统,这是利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术等,实现运输系统的智能化和高效化。数据过滤与补遗是数据预处理的重要步骤,对于提高数据分析的准确性和可靠性至关重要。变异系数是衡量数据分散程度的工具,在数据处理中用于评估数据的稳定性。全球定位系统数据是本文研究的基础,提供了交通流量等信息。在线算法是指能够在数据流到来时实时执行的算法,适合处理大量持续生成的数据。
这篇论文的研究成果对于提升GPS数据的处理能力和智能交通系统的性能有显著贡献,为实时交通管理提供了科学的方法和技术支持。其研究方法和算法设计对于其他依赖实时数据的领域,如环境监测、物联网应用等,也具有一定的参考价值。