Storskaliga GPS-data innehåller dold information och ger oss möjlighet att upptäcka kunskap som kan vara användbar för transportsystem med hjälp av avancerad datautvinningsteknik. I storstadsstäderna är många taxibilar utrustade med GPS-utrustning. Eftersom taxorna arbetar kontinuerligt i nästan 24 timmar per dag, kan de användas som tillförlitliga sensorer för det upplevda trafiktillståndet. I detta dokument delades hela staden in i underregioner med vägar, och GPS-data för taxi förvandlades till trafikflödesdata för att bygga en trafikflödesmatris. Dessutom föreslogs en mycket effektiv anomalidetekteringsmetod baserad på wavelettransform och PCA (huvudkomponentanalys) för att upptäcka avvikande trafikhändelser i stadsområden. Trafikavvikelsen anses inträffa i en delregion när värdena för motsvarande indikatorer avviker avsevärt från de förväntade värdena. Denna metod utvärderades med hjälp av en GPS-datauppsättning som genererades av mer än 15 000 taxer under en period av ett halvår i Harbin, Kina. Resultaten visar att denna detektionsmetod är effektiv och effektiv.
Kuang m.fl. föreslå en anomali detektionsmetod baserad på wavelet transform och PCA REF.
Detecting Traffic Anomalies in Urban Areas Using Taxi GPS Data
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}