基于时序马尔科夫模型的电子警察采集数据异常识别

摘要：

针对电子警察采集数据存在的数据延迟、数据缺失和异常偏离三类常见问题,在保证数据未出现延迟和缺失时,基于马尔科夫模型判断数据的异常偏离;考虑流量序列间的关联关系,建立基于历史数据的转移概率矩阵,在此基础上利用马尔科夫模型进行流量概率分布预测,进而利用EM算法拟合概率分布得到对应的均值和标准差;根据模型预测结果和设定的流量合理分布阈值,以置信区间的形式直接判断流量的异常偏离情况.实例验证结果表明,基于马尔科夫模型的流量预测准确率达 87％,异常偏离识别准确率为 83％左右.

关键词：智能交通、电子警察、数据异常、流量预测、马尔科夫模型、期望最大化(EM)算法

分类号：U491.5(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：工信部2016年工业转型升级中国制造2025项目0714-EMTC02-5737/5

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-46,126