首页--交通运输论文--公路运输论文--交通工程与公路运输技术管理论文--交通工程与交通管理论文

决策支持中基于时间序列数据的异常点检测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
Chapter 1 Introduction第11-16页
   ·Anomaly in Time Series Data第11-13页
     ·Point Anomaly第12页
     ·Contextual Anomaly第12-13页
   ·Time-Series Data Enabled(TDE)Decision Support第13-16页
Chapter 2 Previous Studies and Research Problem第16-21页
   ·Uncovered Essence of TDE Decision Support第16-18页
     ·Incident Detection in Incident Management第16-17页
     ·Anomaly Detection in TDE Decision Suppoft第17-18页
   ·Limited Utilization of Unlabeled Data第18页
   ·Research Problem第18-21页
Chapter 3 An Anomaly Detection Framework for TDE Decision Support第21-25页
   ·Framework Components第22-23页
   ·Summary of Subsequent Experimental Studies第23-25页
Chapter 4 Anomaly Detection from Time Series Traffic for Incident Monitoring-Automatic Incident Detection第25-64页
   ·Background第25-28页
   ·Related Work第28-35页
     ·Application Context and Data Source第28-30页
     ·Detection Techniques第30-33页
     ·Limitations第33-35页
   ·Methodology第35-46页
     ·Problem Setting第35-38页
     ·A Hybrid Approach第38-44页
     ·Computational Complexity第44-46页
   ·Experiments第46-56页
     ·Dataset第46-51页
     ·Evaluation Metrics第51-52页
     ·Baseline Methods第52-53页
     ·Experimental Procedure第53-56页
   ·Results and Discussion第56-63页
     ·Overall Performance第56-60页
     ·TSA Module's Impact on Incident Detection第60-61页
     ·VAR Parameters' Impact on AID Performance第61-63页
   ·Conclusion第63-64页
Chapter 5 Tapping on the Potential of Unsupervised Feature Learning in AID第64-84页
   ·Background第64-67页
     ·Related Work第64-66页
     ·Unsupervised Feature Learning for AID第66-67页
   ·Spherical K-Means第67-70页
   ·Higher-Level Feature Mapping and Detection Task第70-72页
   ·Experimental Procedure第72-79页
   ·Results and Analysis第79-83页
   ·Conclusion第83-84页
Chapter 6 Conclusions and Future Research第84-88页
   ·Summary第84-85页
   ·Discussion第85-86页
   ·Contributions第86-87页
   ·Future Work第87-88页
References第88-98页
Appendix第98-102页
Acknowledgement第102-104页
中文摘要第104-116页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第116页

论文共116页,点击 下载论文
上一篇:基于运动方向变化机制的车辆及行人微观交通模型研究
下一篇:无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究