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本文主要探讨了如何通过时空数据进行城市出行异常事件的检测研究结果显示，通过对2015年4月的出租车和地铁数据进行时间空间划分和时间段划分，可以建立四张交通流量矩阵，分别用于出租车的进流出和地铁的进流出数据利用这些矩阵进行时间序列预测后，我们选择了OneClassSVM算法来进行异常检测文章最后通过可视化的方式分析了上海大型演唱会活动期间交通流量的变化情况，揭示其对交通的影响
基于时空数据的异常事件检测
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摘要
随着智能城市的到来，获取城市中大量的出行数据成为可能，这为探究人类的出行移动规律提供了便利。我国的城市发展越来越快，大城市的人口数量越来越多，随之而来的是道路拥堵等各种交通问题。对于大城市来说，居民的出行虽然复杂但是也不乏遵循着一定的移动规律，如果可以深入的探究人类的出行规律，及早的发现一些对公共安全有威胁的异常事件，这对于城市的建设是有着重大的意义的。
本文以下的研究内容主要是基于上海市2015年4月份的出租车以及地铁数据，提出了一种基于时空数据的异常事件检测方法。首先将时间空间划分，对上海市划分为541个子区域，并且将2015
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