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一种多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.35 MB | 2021-05-26

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　　针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况，建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征，通过自动编码器重构特征数据，并结合孤立森林算法实现异常点检测。实验结果表明，与基于LOF、OCSⅤM、 i Forest和LSTM-AE的异常点检测模型相比，该尴型的召回率和Fl度量值可分别提升至6%和2.4%以上，综合性能更优。

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