一种交通行程时间的异常值优化方法、系统、设备与介质

本发明公开了一种交通行程时间的异常值优化方法、系统、设备与介质，涉及交通数据处理技术领域，包括步骤：收集具有代表性的AVI数据，根据行程时间的分布特性和变化特性建立模型，将以上两种模型融合后，利用二分K‑Means算法对模型中的行程时间数据进行过滤。这涉及了平均行程时间的估计、过滤算法的选择以及连续多个时间段未记录到AVI数据后行程时间数据的特殊处理。本发明综合考虑多个因素，根据行程时间的分布以及变化特性，并基于改进的二分K‑Means算法对其进行过滤，提高了行程时间过滤的鲁棒性和可靠性，并应用于交通基础数据的预处理中，为智能交通系统提供了更准确的数据支持。