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基于自编码网络的移动轨迹异常检测

《地理信息世界》2019年 第5期 | 方华强 颜寒祺 陈波 程承旗   北京大学工学院 北京100871 北京大学前沿交叉研究院 北京100871
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摘 要:移动轨迹异常检测是指从一群轨迹中寻找偏离一般模式的轨迹。基于聚类的异常检测依赖成对轨迹的距离计算,其计算实时性差且异常检测准确率低。提出面向移动轨迹异常检测的自编码网络,该模型对一般模式的轨迹有鲁棒的向量化表达能力,能够重构出与原始轨迹相近的输出;而对于偏离一般模式的轨迹敏感,重构后的输出与原始轨迹的差异大。根据该差异可直接检测异常,无需计算轨迹间的距离。以出租车轨迹为研究对象,试验结果表明该模型有更高的F Score,并且在数据量较大时检测时间低于参照方法,因此在高动态、大数据量的场景具有更好的适用性。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络理论
【关键词】 自编码网络 异常检测 移动轨迹 深度学习
【出 处】 《地理信息世界》2019年 第5期 41-44页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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