Detecting anomalies in traffic data using a flexible semi-parametric model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F25%3A00636739" target="_blank" >RIV/67985807:_____/25:00636739 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21260/25:00383680
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1186/s12544-025-00728-7" target="_blank" >https://doi.org/10.1186/s12544-025-00728-7</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1186/s12544-025-00728-7" target="_blank" >10.1186/s12544-025-00728-7</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Detecting anomalies in traffic data using a flexible semi-parametric model
Popis výsledku v původním jazyce
The paper addresses the task of improving the quality of traffic data by combining semantic analysis and statistical modeling. The study focuses on dynamic traffic variables, specifically speed and volume of traffic flow. The results are presented based on semantic quality control outputs for dynamic traffic variables. The semantic analysis aimed to find and label segments of time series waveforms that fell outside the expected value range at specific locations and times. This approach allowed for a more detailed analysis of specific cases, enhancing our understanding of traffic dynamics. We employed a Generalized Additive Model (GAM) to detect non-standard data segments successfully. Real traffic data from the motorway in the Czech Republic verified the effectiveness of the chosen statistical approach.
Název v anglickém jazyce
Detecting anomalies in traffic data using a flexible semi-parametric model
Popis výsledku anglicky
The paper addresses the task of improving the quality of traffic data by combining semantic analysis and statistical modeling. The study focuses on dynamic traffic variables, specifically speed and volume of traffic flow. The results are presented based on semantic quality control outputs for dynamic traffic variables. The semantic analysis aimed to find and label segments of time series waveforms that fell outside the expected value range at specific locations and times. This approach allowed for a more detailed analysis of specific cases, enhancing our understanding of traffic dynamics. We employed a Generalized Additive Model (GAM) to detect non-standard data segments successfully. Real traffic data from the motorway in the Czech Republic verified the effectiveness of the chosen statistical approach.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/CK04000189" target="_blank" >CK04000189: Nástroje kvality dat pro zabezpečení systémové spolehlivosti dopravně informačních center</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
European Transport Research Review
ISSN
1867-0717
e-ISSN
1866-8887
Svazek periodika
17
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
33
Kód UT WoS článku
001497111200002
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105006920465