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摘要：本发明提供一种基于全纯嵌入及全局搜索的道路交通异常检测方法，包括获取浮动汽车数据；定义具体的道路路段并计算平均速度；构建城市道路交通网络；根据速度转化的概率分布，构建平均速度转移矩阵；根据需要检测的交通数据构建张量模型；利用信任技术进行全局搜索寻找满足误差条件的局部最优解；计算速度转移矩阵和平均速度转移矩阵的Kullback‑Leibler散度值，以检测城市道路交通网络中的异常情况。本发明可以更准确、高效地对道路交通异常情况进行检测，提高交通管理效率和交通网络效能；而且克服了交替最小二乘法收敛慢，计算效率低、精度低、无法处理含较多零元素张量CP分解的缺陷。
主权项：1.一种基于全纯嵌入及全局搜索的道路交通异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）、获取浮动汽车数据，并对其进行地图匹配和季节性滤波处理；S2）、定义具体的道路路段并计算每个道路路段的平均速度；S3）、根据定义的道路路段构建城市道路交通网络；S4）、根据速度转化的概率分布，构建平均速度转移矩阵；S5）、根据需要检测的交通数据构建张量分解模型，并对其进行求解；S6）、利用信任技术进行全局搜索寻找满足误差条件的局部最优解；并将局部最优解还原为速度转移矩阵、城市道路交通网络中相邻路段和时间间隔的因子矩阵；S7）、计算还原出来的速度转移矩阵和道路交通网络中平均速度转移矩阵的Kullback-Leibler散度值，以检测城市道路交通网络中的异常情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于全纯嵌入及全局搜索的道路交通异常检测方法
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