【摘 要】
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地铁是解决大城市交通拥堵的主要方式之一。大量的地铁出行产生了地铁客流大数据,其中存在少量的出行异常情况,对地铁系统的运行效率、安全性等带来了不利的影响。本文搭建地
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院; 智慧地铁福建省高校重点实验室福州大学; 福州地铁集团运营分公司;
【基金项目】
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福建省闽江学者启动经费(510146);工信部倍增计划‘工业网络控制系统在轨道交通行业的应用示范’(00101522);空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室2018年度开放基金(2018LSDMIS09)
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地铁是解决大城市交通拥堵的主要方式之一。大量的地铁出行产生了地铁客流大数据,其中存在少量的出行异常情况,对地铁系统的运行效率、安全性等带来了不利的影响。本文搭建地铁客流大数据平台,在此基础上,提出了基于概率统计的地铁出行异常集成检测方法,包括3个相互联系的检测算法:基于出行时间的异常检测算法、基于出行时间差值的异常检测和基于出行时间比值的异常检测。福州地铁1号线大量实测客流数据的验证表明,本文提出的集成检测方法是有效的,3种算法相互补充,有效地提高了检测率,检测出2.3%的异常数据。通过本文的研究,我们还获取了很多关键的阈值,为今后开发相关软件奠定了基础。
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