發(fā)布時間：2018-01-30 05:13

  本文關(guān)鍵詞： 時空軌跡 異常行為 聚類 預(yù)測　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：重大突發(fā)事件的事后處置已經(jīng)愈加無法滿足當(dāng)前社會的迫切需求,急于需要向事前異常行為的預(yù)警預(yù)測轉(zhuǎn)型。傳感器網(wǎng)絡(luò)與定位技術(shù)的快速發(fā)展與普及,為時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘奠定了基礎(chǔ)。圍繞異常軌跡預(yù)警預(yù)測挖掘這一核心目的,對異常軌跡聚類識別與軌跡預(yù)測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和進(jìn)展進(jìn)行了理論梳理、剖析,綜述了相關(guān)算法在城市異常軌跡數(shù)據(jù)預(yù)警預(yù)測中的應(yīng)用,指出了所面臨的挑戰(zhàn)和進(jìn)一步的發(fā)展方向,為該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供參考。
[Abstract]:The post-event treatment of major emergencies has become increasingly unable to meet the urgent needs of the current society, eager to change to the pre-warning and prediction of abnormal behavior in advance, and the rapid development and popularization of sensor networks and location technology. This paper lays a foundation for spatio-temporal trajectory data mining. Focusing on the core purpose of anomaly trajectory early warning prediction mining, the research status and progress of abnormal trajectory clustering identification and trajectory prediction at home and abroad are analyzed and analyzed theoretically. In this paper, the application of correlation algorithm in early warning and prediction of urban abnormal track data is reviewed, and the challenges and further development directions are pointed out, which provides a reference for further research in this field.
【作者單位】： 中國人民解放軍陸軍工程大學(xué)指揮控制工程學(xué)院;軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院網(wǎng)絡(luò)信息研究所;江蘇省公安廳科技信息化處;南京市明基醫(yī)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(BK20150721,BK20161469) 江蘇省科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)計劃(BM2014391) 江蘇省重點研發(fā)計劃(BE2015728,BE2016904) 國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0800606) 中國博士后基金(2015M582786,2016T91017)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 引言1 當(dāng)前,各類恐怖事件和突發(fā)事件頻發(fā),通過事 件發(fā)生后產(chǎn)生的損失與危害觸發(fā)的事后處置已經(jīng)愈加無法滿足當(dāng)前社會穩(wěn)定的迫切需求,急于需要向事前異常行為的預(yù)警預(yù)測轉(zhuǎn)型。與此同時,隨著視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、全球定位系統(tǒng)(GPS)、手持移動設(shè)備和射頻識別(RFID)等設(shè)備的普遍應(yīng)用。

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本文編號：1475384