基于轨迹数据挖掘的异常检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 异常轨迹检测方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 交通状况异常检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究的主要内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 异常检测方法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 轨迹异常检测方法概述 | 第16-20页 |
| 2.2 交通状态异常检测方法概述 | 第20-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据预处理与地图匹配 | 第26-36页 |
| 3.1 数据准备及预处理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 数据准备及格式定义 | 第26页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第26-28页 |
| 3.2 有效载客轨迹的提取 | 第28-30页 |
| 3.3 轨迹数据的地图匹配 | 第30-35页 |
| 3.3.1 方位角简单地图匹配 | 第31-32页 |
| 3.3.2 多权值地图匹配 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于轨迹数据挖掘的出租车轨迹异常检测 | 第36-49页 |
| 4.1 相关概念概述 | 第36-38页 |
| 4.2 异常轨迹检测简单算法 | 第38-39页 |
| 4.3 基于贝叶斯的异常检测算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 路口轨迹序列的提取 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于贝叶斯原理的路口转移概率 | 第40-42页 |
| 4.3.3 基于路口转移概率的异常轨迹检测 | 第42-43页 |
| 4.4 结果分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 实验环境设置 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于轨迹数据挖掘的交通状况异常检测 | 第49-71页 |
| 5.1 交通异常状况检测系统架构 | 第49-51页 |
| 5.2 基于路径选择异常的交通异常检测方法 | 第51-64页 |
| 5.2.1 问题概述 | 第51-52页 |
| 5.2.2 轨迹特征提取与异常检测 | 第52-60页 |
| 5.2.3 常规路径模式构建 | 第60-61页 |
| 5.2.4 交通状况异常检测 | 第61-64页 |
| 5.3 结果分析 | 第64-70页 |
| 5.3.1 实验环境设置 | 第64页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第64-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
