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針對(duì)傳統(tǒng)異常點(diǎn)檢測(cè)模型難以準(zhǔn)確分析汽車駕駛異常行為的情況，建立一種基于自動(dòng)編碼器與孤立森林算法的多維時(shí)間序列汽車駕駛異常點(diǎn)檢測(cè)模型。利用滑動(dòng)窗口計(jì)算原始多維時(shí)間序列范數(shù)、范數(shù)變化率及相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息值提取數(shù)據(jù)特征，通過自動(dòng)編碼器重構(gòu)特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合孤立森林算法實(shí)現(xiàn)異常點(diǎn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于LOF、OCSⅤM、 i Forest和LSTM-AE的異常點(diǎn)檢測(cè)模型相比，該尷型的召回率和Fl度量值可分別提升至6%和2.4%以上，綜合性能更優(yōu)。
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