出租车轨迹异常检测可视分析系统的研究与实现

发布时间：2020-06-17 04:49

【摘要】：近年来,随着GPS设备的流行,越来越多场景中的轨迹数据得以被挖掘。出租车是城市轨道交通的重要组成部分。轨迹异常检测是轨迹数据挖掘中的一个基础研究点,对于轨迹数据的清洗和城市交通中的异常事件发现具有重要指导意义。本课题研究出租车轨迹异常检测可视分析系统,通过对城市中出租车轨迹的研究,发现在城市中出行轨迹的模式,并对异常轨迹的检测问题提出可行性的解决方法,通过可视化的方式使异常轨迹检测变得可感知。首先,本文分析了传统异常轨迹检测算法存在的一些问题。轨迹轨迹检测是一个被广泛研究的问题。传统的异常轨迹检测方法主要集中在研究给定起始点的轨迹数据集上,这些方法在一定的程度上只考虑了轨迹而没有结合路网的特征以及不同轨迹数据集之间存在的共性。针对上述在轨迹异常检测过程中存在的问题和不足,本文提出了基于循环神经网络的异常轨迹检测方法(ATD-RNN)。通过学习的轨迹的表示,可以在低维空间中度量不同轨迹之间的距离,从而可以基于密度聚类的思想或利用神经网络等机器学习方法训练异常轨迹的分类器。为了更好地学习轨迹之间的序列信息,提升异常轨迹检测的性能。本文研究了采用基于注意力机制的循环神经网络进行异常轨迹检测的方法(ATD-att)。通过在出租车轨迹数据中进行异常检测的验证,证明了本文提出的基于循环神经网络进行异常轨迹检测的有效性。此外,本文进行了充分的实验分析了提出模型的鲁棒性。基于提出的基于循环神经网络的异常轨迹检测模型,本文设计并实现了出租车轨迹异常检测可视分析系统,通过对出租车异常轨迹问题的研究,本文提出了一整套异常轨迹可视分析的流程。设计并实现了基于ATD-RNN的异常轨迹可视分析系统,该系统可以辅助异常轨迹检测模型的训练,从而提升异常轨迹检测的效果,通过在真实轨迹数据集上的分析案例,验证了系统的有效性。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495;TP311.13
【图文】：

纬度和时间戳。而一段轨迹表示为Ｔ邋＝邋｛Ｐｌ邋—邋ｐ２—？？？邋—邋＆？｝，ｔｎ是轨迹的逡逑长度。逡逑—段可能的轨迹如图２－１所示。逦逡逑＂ｔｉ逡逑？邋－逦４１．１７４０１５，邋－８．６６９７７３，２0１７／0１／２0邋１２：５0，．．．逡逑ｙｉ逦＂逦４Ｉ．ＶＯ３７６，邋－８．６６３４１７，邋２０１７／０１／２０１２：５６，…逡逑Ｔ１逦？逦４１．１７０３２３，邋．８．６５７７１７，２０１７／０１／２０１３：00，…逡逑４１．１７0３１３，邋６７７７１７，２０１７／０１／２０１３：0３，…逡逑ｃ逦－逡逑４１－１６３１５２，邋－８．６３２６７３，２０１７／０１／２０邋１２：５0，邋？？？逡逑？逦。逦Ｉ逦逡逑（ａ）轨迹数据点逦（ｂ）轨迹表示逡逑图２－１轨迹数据及其表示逡逑需要注意的是原始的轨迹日志并不一定对应一条轨迹，出租车在行驶的过程逡逑中可能会经过很长一段时间才将日志记录提交，此时需要更加轨迹日志中的时间逡逑和空间特征对轨迹进行分割

中获得了较好的实验和应用效果，例如，自然语言处理，语音识别，图像检测，逡逑图像生成等［４４４６］。逡逑人工神经网络（ＡＮＮ）的基础组成单元是神经元，如图２－２所示。每个神经逡逑元由ｎ个输入参数一个输出对于每个输入，神经单元中会有一个参数ｗｉ；？与其逡逑对应，该参数表达了神经单元对于输入信号的敏感程度；同时神经元中会有一个逡逑激活阈值０／，当输入信号的组合超过该阈值时，神经单元激活给出一个输出。逡逑＾１逡逑ｓｉ逦＾｛ｙ＾ｕｓｉ＋逦ｊ逦？逡逑图２－２人工神经元逡逑每个神经元实现了对输入数据的非线性变换，通过多个神经元之间的组合连逡逑接，可以实现更加复杂的函数表示。在序列数据的处理中，循环神经网络发挥了逡逑１４逡逑

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本文编号：2717099