摘要：针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析（PCA）和独立成份分析（ICA）的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析：发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明：由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。

关键词：智能运输系统 数据压缩 交通流 

单位：清华大学自动化系 北京100084