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动态交通异常数据挖掘中的时空特征提取技术研究

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1交通系统运行监测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.2异常事件影响及应对需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.3时空数据挖掘技术应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.1交通异常事件识别研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2.2时空数据分析方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.2.3特征工程在交通领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.3主要研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3.1研究目标与范围界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3.2核心研究问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3.3本研究的特色与创新之处．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

动态交通流时空数据及异常事件概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1动态交通流监测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.1.1数据采集方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1.2数据类型与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.2交通异常现象定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.2.1异常事件特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.2.2常见异常类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.3时空数据模型基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

基于多维方法的时空特征表示研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

面向异常挖掘的时空特征工程方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1特征工程流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.1.1特征选择原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.1.2特征降维与融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

4.2基于一阶差分与聚类的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

融合多模态特征的综合时空模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

5.1多源异构数据融合框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

5.1.1数据预处理与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

5.1.2融合规则与机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

5.2综合时空特征表示构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

5.3适用于异常检测的模型设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

5.3.1基于阈值的方法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

5.3.2基于机器学习的方法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

5.3.3基于深度学习的方法探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

6.1实验环境与数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．