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为实现对交通流异常数据的有效修复,根据流量-占有率函数模型,利用主成分分析法对绿波协调控制交叉口群中各路口的占有率参数进行相关性分析,间接得到各路口流量相关性的大小,构建相关路口集;根据相关路口集的历史数据,分别利用流量-占有率模型、径向基函数神经网络模型以及基于两种方法的组合模型,对目标路口的缺失交通流数据进行修复;通过实例分析验证模型性能.结果表明,与单独流量-占有率模型或径向基函数神经网络模型相比,组合模型可更精确地修复交通数据,在实际数据验证中表现出更好的适应性.
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