基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法技术

本发明专利技术公开了基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法，包括如下步骤：S1、数据输入；S2、模型搭建；S3、数据处理；S4、异常分数计算；S5、阈值确定；S6、异常检测；S7、应用；S8、模型评估和优化；S9、优化总体方案。本发明专利技术通过自适应地为每颗树分配权重，充分考虑树的性能，从而提高整体模型的准确性和鲁棒性。通过引入对异常值的鲁棒性增强机制和自适应的参数优化策略，算法能够更好地适应不同的交通场景和数据分布，提高了算法的泛化性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通系统(its)和数据挖掘，更具体地说，涉及基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法。

技术介绍

1、its(intelligent transportation systems)：这是一个涉及信息技术、通信技术、传感器技术等多领域的综合系统，目的是提高交通系统的效率、安全性和可持续性。该算法在智能交通系统中应用，通过对交通数据的异常检测，提高系统对异常情况的感知和响应能力。

2、数据挖掘：该算法利用数据挖掘技术，特别是异常检测方法，从大规模交通数据中挖掘潜在的异常情况。这包括了对数据的特征提取、模型训练和优化等方面的数据挖掘操作。

3、异常检测(anomaly detection)是数据挖掘领域中的一项关键任务，旨在识别与正常行为显著不同的数据实例。在交通领域，异常检测技术对于及时发现交通异常情况，如交通事故、拥堵或设备故障等，具有重要意义。以下是异常检测技术的一般背景：

4、1.统计学方法：

5、统计学方法是最早被应用于异常检测的方法之一。基于正态分布或其他概率分布的假设，通过建本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2具体为：基于改进强健随机森林的异常检测模型，引入强健性改进机制，通过调整树的生长方式或使用异常值鲁棒性评估方法；利用随机森林的集成学习能力，构建多个决策树，通过投票或平均机制组合各个树的意见；采用自适应参数优化策略，通过交叉验证等方法自动选择和调整模型参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2中任意一点包括速度、流量和占有率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，单棵决策树原理如下：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进强健随机森林的交通异常数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s2具体为：基于改进强健随机森林的异常检测模型，引入强健性改进机制，通过调整树的生长方式或使用异常值鲁棒性评估方法；利用随机森林的集成学习能力，构建多个决策树，通过投票或平均机制组合各个树的意见；采用自适应参数优化策略，通过交叉验证等方法自动选择和调整模型参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s2中任意一点包括速度、流量和占有率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，单棵决策树原理如下：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s6中，设x为智慧交通数据点集,x＝{x1,x2,x3,...,xn}；交通异常数据点(xi∈rm)共有m个维度,xi＝(f...

【专利技术属性】
技术研发人员：李月祥，洪坤明，陈成勇，黄凯，毕聪威，史云阳，董瑞，刘志远，范晓华，董士山，李鸿杰，
申请(专利权)人：山东高速基础设施建设有限公司，
类型：发明
国别省市：