【摘 要】
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城市化进程的加快带来了严重的交通问题,检测交通异常成为数据挖掘领域的热点之一。传统道路管理主要是应用视频监控,使得处理交通问题的效率受限。鉴于上述原因,提出了一种
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(F020806);辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LR2015033);辽宁省科技计划项目(2013405003);大连市科技计划项目(2013A16GX116)资助
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城市化进程的加快带来了严重的交通问题,检测交通异常成为数据挖掘领域的热点之一。传统道路管理主要是应用视频监控,使得处理交通问题的效率受限。鉴于上述原因,提出了一种利用不完整数据检测交通异常的方法(Traffic Anomaly Detection,TAD)。首先,利用相关性聚类从手机数据中获取车辆密度信息,降低处理不完整数据的计算开销;然后,设计一个自适应无参数检测算法,根据手机呼叫量变化率捕捉车辆的分散式动态异常,以解决道路状况不确定性难题;最后,提出异常轨迹算法来追踪异常分布路线并预测影响范围,提高异常检测效率。实验结果表明,TAD方法在不同的实验环境下能够有效地检测交通异常,与现有算法相比,所提算法在有效性和伸缩性上效果更好。
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