《表1 初始数据采集及处理结果》

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《基于多源交通数据融合的短时交通流预测》

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考虑到工作日交通流的相似性，整理和处理视频、微波、地磁与浮动车在2016年6月27日—7月1日、7月4日—8日的交通流数据；由于视频与浮动车数据的采集在夜间缺失严重，故笔者只选用每天08:00—20:00的多源数据为预测样本。为反映样本数据采集时效性，同时降低交通流波动对数据采集结果的影响，将各单源数据以5 min时间间隔划分，实现多源数据时间同步；以固定检测器位置（如:微波检测器）来挑选浮动车数据，由微波检测器DETECT＿ID（设备编号）与ROAD＿ID（路段编号）确定的检测路段在浮动车LINK＿ID中找到相匹配信息，实现多源数据空间同步。浮动车直接获取的交通参数为速度，利用杨涛[15]提出的三段式速度-流量模型对求得的平均速度进行处理，得到行车区间内的交通流量推算值。表1为不同数据源在7月5日13:00—13:30时段内的初始交通流量（pcu/5 min）。