基于Bi-LSTM模型的軌跡異常點(diǎn)檢測算法
摘要：定位技術(shù)的飛速發(fā)展催生了時空軌跡大數(shù)據(jù),軌跡數(shù)據(jù)中往往存在著明顯偏離軌跡的異常點(diǎn)。檢測出軌跡中的異常點(diǎn)對提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)軌跡數(shù)據(jù)挖掘精度至關(guān)重要。該文提出了一種基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型的軌跡異常點(diǎn)檢測算法。首先對每個軌跡點(diǎn)提取一個6維的運(yùn)動特征向量,然后構(gòu)建了一個Bi-LSTM模型,模型輸入為一定序列長度的軌跡數(shù)據(jù)特征向量,輸出為軌跡點(diǎn)的類型結(jié)果。同時,算法采用了欠采樣和過采樣的組合方法緩解類別不平衡對檢測性能的影響。融合了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)單元和雙向網(wǎng)絡(luò),Bi-LSTM模型能夠自動學(xué)習(xí)正常點(diǎn)和鄰近異常點(diǎn)在運(yùn)動特征上的差異?；谡鎸?shí)船舶軌跡標(biāo)注數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文算法的檢測性能顯著優(yōu)于恒定速度閾值法、不考慮數(shù)據(jù)時序性的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,尤其是召回率達(dá)到了0.902,驗(yàn)證了該文算法的有效性。
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雷達(dá)學(xué)報雜志
雷達(dá)學(xué)報雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：論文、學(xué)術(shù)信息、綜述、雷達(dá)成像識別與對抗專題、雷達(dá)智能探測新技術(shù)專題、外輻射源雷達(dá)專題、研究通訊、學(xué)術(shù)討論等。于2012年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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