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基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
被引量：
3
1
作者
郑大庆
林陈威
王昺杰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期923-931,共9页
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly ben...
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。
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关键词
交通流量异常检测
偶发
异常
注意力机制
长短期记忆
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职称材料
题名
基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
被引量：
3
1
作者
郑大庆
林陈威
王昺杰
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
复旦大学经济学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期923-931,共9页
基金
国家社会科学基金(20BGL287)
上海市智能信息处理实验室开放基金(IIPL201903)。
文摘
提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。
关键词
交通流量异常检测
偶发
异常
注意力机制
长短期记忆
Keywords
traffic flow anomaly detection
occasional anomaly,attention mechanism
long short-term memory(LSTM)
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测
郑大庆
林陈威
王昺杰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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