公开(公告)号：CN113362597A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110619764.9

申请日：2021-06-03

Applicant: 济南大学

Inventor： 林宏坤 ,  耿仁康 ,  魏婷 ,  孙斌 ,  宋若琳 ,  季圣震 ,  张宸恺 ,  徐海宸 ,  王中源 ,  隋江浩 ,  瓮卓文

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统，包括：获取设定路段的交通流量数据以及工作日时间表数据；将相同工作日的交通流量数据放在一起，形成以不同工作日进行分类的多个子序列数据；对每个子序列数据进行建模，通过线性拟合的方法将每个子序列模型与每一天的交通流量数据进行拟合；同时消除子序列模型与真实数据之间的异方差；得到标准化残差曲线；基于所述标准化残差曲线，利用EXPOSE异常检测方法得到每一个时刻的交通序列数据异常分数，进而对交通序列异常数据进行判断。本发明不仅能快速对大量的序列数据进行处理，且对交通数据的异常检测有较高的准确度。

公开(公告)号：CN113362597B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202110619764.9

申请日：2021-06-03

Applicant: 济南大学

Inventor： 林宏坤 ,  耿仁康 ,  魏婷 ,  孙斌 ,  宋若琳 ,  季圣震 ,  张宸恺 ,  徐海宸 ,  王中源 ,  隋江浩 ,  瓮卓文

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统，包括：获取设定路段的交通流量数据以及工作日时间表数据；将相同工作日的交通流量数据放在一起，形成以不同工作日进行分类的多个子序列数据；对每个子序列数据进行建模，通过线性拟合的方法将每个子序列模型与每一天的交通流量数据进行拟合；同时消除子序列模型与真实数据之间的异方差；得到标准化残差曲线；基于所述标准化残差曲线，利用EXPOSE异常检测方法得到每一个时刻的交通序列数据异常分数，进而对交通序列异常数据进行判断。本发明不仅能快速对大量的序列数据进行处理，且对交通数据的异常检测有较高的准确度。