交通流数据处理是进行交通理论研究的基础工作,为交通控制与管理、道路通行能力研究等提供数据信息。本文对交通流数据处理进行需求分析,研究并改进相关算法,进而提出了基于J2EE架构的集基础数据导入、交通流数据获取、处理和提取一体化的数据共享平台的简单原型和实现技术。此外,以深圳市交通数据为例,完成交通流数据平台软件系统的开发,使交通流流量、密度和速度数据的获取更加方便,并且有效地验证了相关算法改进的合理性。接下来的研究中,本文针对利用经济手段限制机动车使用率的问题,提出了“高频车辆”的概念和计算方法,为限制机动车使用提出一种参考方案和其理论支撑;而基于车辆实际使用数据提出的“负载保有量”的概念和统计计算也为评价城市道路交通的实际负载提供了一种比较合理的方案。本文主要做了以下几项工作:[1]根据单线圈测速原理,对交通流平均速度数据的计算方法进行讨论,以消除原系统中的计算误差为切入点,提出一种根据小型车当量数据动态确定平均有效车长数据的算法,从而可获取更加准确的交通流平均速度数据。并验证其合理性和优越性;[2]研究对交通流数据进行过滤的方法,识别并剔除错误的交通流数据;针对经过过滤后的交通流数据讨论了两种少量数据缺失的交通流数据补偿方法和一种基于相似性评价的大面积数据缺失补偿方法;[3]根据原软件系统的交通流数据计算方法,进行基于历史车辆识别数据的交通流数据获取方法研究;开发B/S架构的交通流数据平台软件系统,完成交通流数据的获取、过滤、补偿和数据提取工作,同时开发了基础的车辆识别数据导入接口,使数据平台更具可用性;[4]对“高频车辆”的概念进行阐述,并利用交通流流量数据进行研究,给出相关算法;对“负载保有量”的概念进行阐述,研究负载保有量的计算方法,并以实际数据给出计算示例。