[发明专利]一种基于多维数据的交通异常点检测方法

权利要求书

1.一种基于多维数据的交通异常点检测方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)采集微波监控路段的交通特征数据；

(2)计算每条路段的历史拥堵概率；

(3)根据每条路段的交通特征数据来判断并定义路段的正负异常；

(4)采用基于密度的局部离群因子算法计算异常度；

(5)通过步骤(2)与步骤(4)得到的结果计算加权异常度；

(6)对步骤(5)得到的结果进行排序，得到前T个加权异常度最大的路段，T为预先设置的阈值；

(7)输出前T个加权异常度最大的路段。

2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的交通异常点检测方法，其特征在于：所述步骤(1)所述的交通特征数据包括微波监测路段的车流量、车辆速度、车道占有率三类数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于多维数据的交通异常点检测方法，其特征在于：所述步骤(2)计算每条路段的历史拥堵概率是以车辆速度数据为对象，计算速度小于v的数据占有率；历史拥堵概率的计算式子如下所示：

p(i)=sum(v(i)<v)sum(v(i))]]>

其中，p(i)为第i条路段的历史拥堵概率，v(i)为第i条路段的微波速度数据，sum为求个数函数。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于多维数据的交通异常点检测方法，其特征在于：所述步骤(3)判断并定义路段的正负异常的规则为若交通状态为畅通，则正负异常因子为flag＝0-p；若交通状态为非畅通，则正负异常因子为flag＝1-p；flag＞0为负异常，flag≤0为正异常。