一种基于长短记忆模型的交通轨迹异常挖掘模型

摘要

针对现有异常轨迹检测方法没有捕捉轨迹数据时序特征,不能有效识别业务异常和新型异常等问题,提出基于长短记忆模型的异常轨迹挖掘模型.首先通过优化长短记忆模型进行轨迹预测,然后基于进化理论将预测轨迹转化为异常轨迹,从而构建了基于长短记忆模型的异常判别模型.该模型可以有效地识别业务异常和新型异常,提高了异常检测的精准度和可扩展性,同时适用于无标签数据,解决了传统神经网络必须应用于有监督学习的问题.最后通过与改进的密度聚类算法和马尔科夫过程的对比实验验证了该模型在交通轨迹异常检测的优越性.