TCI 154-2023 深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技术规范

本文将聚焦于TCI 154-2023与旧版标准在数据预处理要求上的差异，并结合实际应用进行详细解读。相较于旧版标准，新版在数据清洗和标准化处理部分提出了更为严格的要求。

首先，在数据清洗方面，旧版标准仅要求对明显异常值进行剔除，而新版标准强调了需要采用统计学方法如箱线图分析来识别潜在异常点，并且引入了基于机器学习算法的智能检测机制。例如，当处理车辆轨迹数据时，若发现某辆车速度超出合理范围，则需通过上下文信息判断是否为真实情况，而不是简单地将其移除。此外，对于缺失值处理，新版标准鼓励使用插补技术而非直接删除记录，以减少信息损失。

其次，在数据标准化方面，新版标准增加了对多源异构数据融合后统一格式转换的规定。这意味着不同来源的数据如摄像头捕捉图像、雷达测距信号等，在进入深度学习模型之前必须经过一致性的预处理流程。具体操作上，可以先定义一个基准坐标系，然后利用几何变换将所有输入数据映射到该坐标系内，确保后续计算的一致性。

为了更好地理解这些变化的实际意义，让我们来看一个案例：假设某城市正在部署一套基于深度学习的道路拥堵预测系统。根据新版标准的要求，在收集历史交通流量数据时，不仅需要清理掉因设备故障导致的错误记录，还应该运用聚类分析找出可能存在的周期性波动规律，并据此调整模型训练策略。同时，在整合来自多个监控探头的数据时，要确保每个探头采集的信息能够准确对应地理位置，避免因为位置偏差影响最终结果准确性。

综上所述，TCI 154-2023通过对数据预处理环节提出更高标准，旨在提升智慧交通领域中深度学习技术的应用效果。企业或研究机构在实施相关项目时应充分考虑这些新增条款，并结合自身业务特点制定相应的执行方案。