一种利用不完整数据检测交通异常的方法

• 作者: 任永功 王玉玲
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 不完整数据 手机数据 异常轨迹
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 425-429
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 6916字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任永功	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	74	975	12.0	30.0
2	王玉玲	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	3	8	2.0	2.0