【摘 要】
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提出了一种根据择路经验特征,利用证据理论检测出租车异常轨迹的方法。该方法考虑最短路径与轨迹长度的比值、规避路径代价、出行发生时间3个因素,利用证据理论综合这3个证据
【基金项目】
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国家自然科学基金(41371377,41231171);国家863计划(2012AA12A403-4);深圳市科技研发资金(ZDSY20121019111146499,JSGG20121026111056204);深圳市战略性新兴产业发展专项资金(JCYJ20121019111128765)~~
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提出了一种根据择路经验特征,利用证据理论检测出租车异常轨迹的方法。该方法考虑最短路径与轨迹长度的比值、规避路径代价、出行发生时间3个因素,利用证据理论综合这3个证据来判别轨迹的异常程度,检测出行距离和路径选择明显不同于正常情况下的异常轨迹。实验结果表明此方法能有效识别不符合正常认知的异常轨迹,不依赖于单一起始点和终点对(origin-destination,OD)中的轨迹数目,能快速处理海量GPS数据,可用于大规模浮动车数据择路行为分析前期的数据过滤。
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