【摘 要】
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由于高速公路交通流数据的复杂多变性以及随机波动性强,而导致传统的异常数据识别方法很难准确检测出其交通流异常数据,提出了采用DBSCAN密度聚类算法来检测高速公路交通流异
【基金项目】
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国家自然科学基金(61074147);广东省自然科学基金(S2011010005059);广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171,2011B090400460);广东省科技计划项目(2012B050600028,2014B010118004,2016A050502060);广州市花都区科技计划项目(HD14ZD001);广州市科技计划项目(201604016055);广州市天
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由于高速公路交通流数据的复杂多变性以及随机波动性强,而导致传统的异常数据识别方法很难准确检测出其交通流异常数据,提出了采用DBSCAN密度聚类算法来检测高速公路交通流异常数据。DBSCAN密度聚类算法能够有效地对高速路交通流数据进行准确地分类而分离出异常样本,从而检测出其异常交通流数据。结合实验表明,该高速路交通流异常数据检测方法达到了较好的效果,能够满足实际路况的检测需求。
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