基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测

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。