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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
兩步驟類神經網路車輛偵測器遺漏資料之填補及其應用
書刊名:
運輸計劃
作者:
吳健生
/
廖梓淋
/
林鈺翔(Lin, Yu-shiang)
作者(外文):
Wu, Jiann-sheng
/
Liao, Tzu-lin
出版日期:
2011
卷期:
40:1
頁次:
頁1-29
主題關鍵詞:
兩步驟資料填補
;
K-means法
;
回饋式類神經網路
;
填補績效
;
偵測器佈設間距
;
Two-stage data imputation
;
K-means
;
Recurrent neural network
;
Imputation performance
;
Installation spacing of vehicle detectors
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
5
點閱:41
本研究採用兩步驟資料填補方式,針對雪山隧道路段車輛偵測器遺漏資料之填補進行實證分析,以期找出其中最為適用之填補方法,並發展其可能之應用。於資料填補時,首先採用 K-means法將資料分群,而後再以最具代表性之三種類神經網路分別進行填補。測試結果發現,將資料分為兩群,並採用回饋式類神經網路進行填補時可獲得最高之填補績效。最後,依據填補績效發展兩種可能之應用,即遺漏資料填補及偵測器佈設間距。在遺漏資料填補方面,速率填補之績效最高,無論是以上、下游任何一對偵測器資料作為輸入,準確度均高達97.5%以上。其次為流率,其準確度可達 90%以上,並可以上、下游 2或 10對偵測器資料作為群 1或群 2填 補之輸入。最差者為占有率,僅當準確度門檻降至 80%時,群 1資料方能進行填補,群 2資料則無此限制。在偵測器佈設間距方面,若合併考量流率、速率與占有率三者,則佈設間距由填補績效最差之占有率決定。僅在整體準確度降至 85%以下時,方可將現行之 350m佈設間距擴增至3,500m。若僅考慮隨機性較低之群 2資料,則在準確度高達 90%以上時,即可將佈設間距增加至 4,200m。
以文找文
Using a two-stage data imputation method based on artificial neural networks, we carried out, in this study, an empirical analysis of the missing value of vehicle detectors in Hshehshan Tunnel to search for the optimal alternative, and developed its possible applications accordingly. By testing data imputation, we, at first, clustered all the data into groups using K-means, and then chose three typical artificial neural networks to impute the missing data. The result shows that two-group data clustering combined with a recurrent neural network can achieve the highest imputation performance. We, finally, developed two possible applications based on it, including data imputation and installation spacing of vehicle detectors. In respect to data imputation, speed performed the best with an accuracy of greater than 97.5%, and all pairs of vehicle detectors could be input for imputation. Flow performed the second best with an accuracy of over 90%, and the nearest two or ten pairs of detectors up- and downstream could be input for the imputation of data group 1 or 2, respectively. Occupancy performed the worst. Only by an accuracy threshold lowered to 80%, data points in group 1 could be imputed, and those in group 2 were not restricted, nevertheless. In respect to installation spacing, occupancy would dominate due to its relatively poor performance by considering all the three traffic attributes. Only when the overall accuracy decreased to fewer than 85% could we extend the current spacing of 350 m to 3,500 m. If only considering data group 2, we could extend it to 4,200 m with an accuracy of over 90% due to lower randomness.
以文找文
期刊論文
1.
吳冠宏、吳信宏、郭廣洋(20060900)。應用分群技術於交通事故資料分析。品質學報,13(3),305-312。
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2.
Chen, C.、Kwon, J.、Rice, J.、Skabardonis, A.、Varaiya, P.(2003)。Detecting Errors and Imputing Missing Data for Single Loop Surveillance Systems。Transportation Research Record,1855,160-167。
3.
張堂賢、黃宏仁(20081200)。車輛偵測器資料漏失之在線插補技術研究。運輸學刊,20(4),377-404。
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4.
吳健生、廖梓淋(2010)。利用資料填補概念探討車輛偵測器佈設間距。運輸學刊,22(3),307-326。
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5.
Huang, X. L.、Zhu, Q. M.(2002)。A Pseudo-Nearest-Neighbor Approach for Missing Data Recovery on Gaussian Random Data Sets。Pattern Recognition Letters,23,1613-1622。
6.
Huang, C. C.、Lee, H. M.(2004)。A Grey-Based Nearest Neighbor Approach for Missing Attribute Value Prediction。Applied Intelligent,20(3),239-252。
7.
Wen, Y. H.、Lee, T. T.、Cho, H. T.(2005)。Missing Data Treatment and Data Fusion toward Travel Time Estimation for ATIS。Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies,6,2546-2560。
8.
Chen, D.、Muller, S. G.、Mussone, L.、Montgomey, F.(2001)。A Study of Hybrid Neural Network Approaches and the Effects of Missing Data on Traffic Forecasting。Neural Computing & Applications,10,277-286。
9.
Zhong, M.、Lingras, P.、Sharma, S.(2004)。Estimation of Missing Traffic Counts Using Factor,Genetic, Neural, and Regression Techniques。Transportation Research Part C,12,139-166。
10.
Vanajakshi, L.、Rilett, L. R.(2006)。System Wide Data Quality Control of Inductance Loop Data Using Nonlinear Optimization。Journal of Computing In Civil Engineering,20(3),187-197。
會議論文
1.
Gold, D. L.、Turner, S. M.、Gajewski, B. J.、Spiegelman, C.(2001)。Imputing Missing Values in ITS Data Archives for Intervals under 5 Minutes。Washington, D. C.。01-2760,1-7。
研究報告
1.
交通部(2006)。智慧型交通資訊蒐集、處理、傳播與旅行者行為系列之研究--號誌化道路路況資訊偵測方法與省道路段固定式偵測器佈設規劃。
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圖書
1.
Little, R. J. A.、Rubin, D. B.(1987)。Statistical Analysis with Missing Data。New York:John Wiley & Sons。
2.
Daganzo, C(1997)。Fundamentals of Transportation and Traffic Operation。Oxford, U. K.:Pergamon Elsevier。
3.
Delurgio, S. A.(1998)。Forecasting Principles and Applications。New York:McGraw-Hill。
4.
Sgarma, S.(1995)。Applied Multivariate Techniques, Strategies and Case Studies。New York:John Wiley & Sons。
5.
葉怡成(2000)。類神經網路模式應用與實作。臺北:儒林圖書公司。
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6.
周文賢(2002)。多變量統計分析:SAS/STAT使用方法。智勝文化事業有限公司。
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推文
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