【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通领域，针对交通偶发性异常问题提出一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法。
技术介绍
1、偶发性交通异常事件，诸如交通事故和自然灾害导致的交通瘫痪等，是城市交通系统中突发且非典型的异常现象。这类事件不同于早晚高峰期的常规拥堵，通常具有不可预测性和突发性。如果未能及时检测和应对，这些事件可能会对公共安全和社会稳定造成严重威胁。对于政策制定者和政府部门来说，及早检测发现这些异常现象具有极其重要的价值，可以最大限度减小事故造成的有害影响，确保大众的交通安全并提高城市交通效率。
2、尽管偶发性交通异常检测的重要性已经得到了广泛认可，且在研究方法上取得了一些进展，但仍存在若干挑战和局限性。首先，当前的研究普遍缺乏真实交通事故数据集的支持。由于交通事故记录的稀缺性，大部分研究依赖仿真生成的虚拟数据进行实验，难以完全反映真实世界中的复杂性和多样性。仿真数据通常难以再现真实数据中的噪音、异常值以及复杂的交互关系，导致实验结果与实际情况存在一定的偏差。其次，现有方法缺乏能够准确表征复杂时空模式的动态模型...
【技术保护点】
1.一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，步骤1具体步骤如下：
3.如权利要求1所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，步骤2具体包括：
4.如权利要求1所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，步骤3具体包括：
5.如权利要求4所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，所述实时交通异常检测算法具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常检测方法，其特征在于，步骤1具体步骤如下：
3.如权利要求1所述基于融合图卷积门控神经微分方程的偶发性交通异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：臧笛，赵佳怡，龙佰超，崔哲，朱宏，张军旗，程久军，唐克双，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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