计算机工程与科学

作者：刘云, 王梓宇

单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500

关键词：时空流序列,异常流分布检测,k最近邻,KL散度,

基金：国家自然科学基金（61761025）

通过时空异常流检测技术可以发现城市交通数据中的异常交通特征。与时间序列中单个异常流检测采用的方法不同，提出了从流序列中检测异常流分布的k最近邻流序列算法（kNNFS）。算法首先为每个位置测定每个时间区间内的单个流观测值；随后计算单个流的观测频率来构建每个位置处每个时间区间的流分布概率库；最后由阈值判定使用KL散度计算的新的流分布概率与其k最近邻之间的距离是否为异常值，距离值小于阈值则更新入流分布概率库，否则为异常的流分布。仿真分析表明，对比DPMM算法和SETMADA算法，kNNFS算法在检测精度和算法运行时间方面均有优化提升。

来源：2021年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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