ABSTRACT Outlier detektion är ett omfattande forskningsområde, som har studerats intensivt inom flera områden såsom biologiska vetenskaper, medicinsk diagnos, övervakning och trafik anomali upptäckt. I detta dokument undersöks framstegen inom området för upptäckt av avvikelser i stadstrafikens spatiotemporala trafikflöde. Den föreslår ett nytt tillvägagångssätt genom att man överväger fördelningen av flödena inom ett givet tidsintervall. Databaserna för flödesfördelningssannolikhet (FDP) är först konstruerade utifrån trafikflödena genom att beakta både rumslig och tidsmässig information. Mekanismen för att upptäcka avvikelser tillämpas sedan på den kommande flödesdistributionssannolikheten, tängerna lagras för att berika FDP-databaserna, medan avvikelserna utesluts från FDP-databaserna. Dessutom undersöks och antas en k-nearest granne för avståndsbaserad utlier detektion för FDP utlier detektion. För att validera det föreslagna ramverket utvärderas verkliga data från Odense trafikflödesfall på tio platser. Resultaten visar att det föreslagna ramverket kan upptäcka den verkliga fördelningen av flödesavvikelser. Ett annat experiment har utförts på Pekingdata, resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar basalgoritmerna för trafikflödet i städer. INDEX TERMS Anomaly detektion, kNN, flödesfördelning sannolikhet.
Sedan lagras inälvor som ingår i de kommande uppgifterna i databasen med hjälp av utlägsna detektionsmekanismer, medan de befintliga utliarna utesluts från databasen REF.
Adapted K-Nearest Neighbors for Detecting Anomalies on Spatio–Temporal Traffic Flow
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}