实时ITS数据抽样技术与案例分析

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  本文综述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用,在查阅最新的有关实时ITS数据抽样文献资料和充分理解数理统计中心极限定理的基础上,对误差平方和法(SSE)和互验法(CV)的核心思想和应用原则做了阐述;设计了实现数据抽样技术的两个重要模块——数据获得模块和数据抽样模块,并通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法;对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了案例分析。结果表明,通过这个算法,在所研究的任意样本容量下都能找到最佳抽样日并存入数据库,减少数据量的同时又尽可能保留了原始数据的规律和信息,能节省大量的数据存储空间和存储费用,使ITS基础数据能得到更加有效和合理的应用,也就是说,研究成果具有很高的实用价值。  
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