同济大学学报(自然科学版)

作者：郑大庆，林陈威，王昺杰

单位：1.上海财经大学 信息管理与工程学院，上海 200433;2.复旦大学 经济学院，上海 200433

关键词：交通流量异常检测,偶发异常,注意力机制,长短期记忆

基金：国家社会科学基金（20BGL287）；上海市智能信息处理实验室开放基金（IIPL201903）

提出了基于注意力（attention）机制的LSTM（long short-term memory）交通异常检测模型，并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明，Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果；SKAB（skoltech anomaly benchmark）公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况，对交通流异常进行检测，并对检测结果进行了分析，验证了Attention-LSTM模型的有效性。

来源：2023年第6期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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