轨迹数据处理
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案例介绍
提出轨迹重建与异常识别方法，针对车辆轨迹数据集中正常与异常数据不平衡问题，采用数据增强思路，通过丰富数据集的数量和种类。同时，针对深度学习参数不易标定的缺点，建立融合 LSTM 的 AE 模型。在异常识别中引入注意力机制提升模型的分类精度。
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提出轨迹重建与异常识别方法，针对车辆轨迹数据集中正常与异常数据不平衡问题，采用数据增强思路，通过丰富数据集的数量和种类。同时，针对深度学习参数不易标定的缺点，建立融合 LSTM 的 AE 模型。在异常识别中引入注意力机制提升模型的分类精度。
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