【摘 要】
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针对现有算法不能有效根据轨迹内外部属性进行异常检测问题,提出了一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。首先,对原始轨迹数据进行去噪处理,并上传到百度云的LBS.云端进行
【机 构】
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安徽师范大学计算机与信息学院; 安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702010、61672039);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A327);芜湖市科技计划项目(2016cxy04)
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针对现有算法不能有效根据轨迹内外部属性进行异常检测问题,提出了一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。首先,对原始轨迹数据进行去噪处理,并上传到百度云的LBS.云端进行存储;其次,设计并实现了一个基于百度地图的轨迹数据可视化网站,实现轨迹的显示;然后,将所得数据进行归一化处理,计算出轨迹属性值;最后,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数,得到训练模型。在Geolife项目中的两个用户轨迹数据集上进行了仿真实验,识别用户异常轨迹数据;结果表明,基于所选最优训练方案,在两个数据集上的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。因此,该模型可以作为轨迹异常检测工具。
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