过滤掉状态为熄火和防劫频率过高或者过低经纬度范围不在西安市缺少或者重复等的数据，并对些数据进行识别，然后再用基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿定以及定位不再西安市本地的数据进行剔除，再将剩余的数据进行编号，保证数据的可靠性。对数据进行预处理。轨迹数据往往会因为环境和仪器产生故障的因素，会出现缺失重复的记录数测法以及网格划分检测法种。摘要本文探讨了异常轨迹检测算法的理论概述，对此类检测算法进行了研究，通过分析出租车异常轨迹的框架，在定程度上验证了检测算法的有效性和高效性。出租车数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿。关键词轨迹大数据离线挖掘异常轨迹检测算法中图分类号文献标识码文章编号异常轨迹检测算法的理论概述所谓轨迹其实基于轨迹大数据挖掘的出租车异常轨迹检测由于数据具有随机性特殊性数据大量等特点，所以现在还没有很好能够应用在实际生活中的异常轨迹的检测，并且轨迹的不同的表达方式在很大程位置信息，设计科学合理的模型和算法，有效将车辆目前正在行驶的位置与电子地图上的位置相连接，最终让车辆的具体位置出现在电子地图的道路上，这就是地图匹配，目前已经有很多种方率，再将与阈值相比较，输出发生异常的轨迹点，再将发生异常的轨迹点连接，使其组成异常的轨迹片段，计算出其长度，最后再与阈值进行比较，就可以得出异常的轨迹数值。将轨迹数据与图匹配方法等。对异常轨迹检测的简单的算法所谓简单的算法其实就是指将些即将检测的轨迹上的每个轨迹的点与历史中的轨迹进行对应检查，从中找出比较异常的轨迹点，然后再充分根据相关的之前对数据进行校正，让轨迹数据能够真正的与地图相匹配。通过在车辆指挥中心接收到车辆在行驶过程中的位置信息，设计科学合理的模型和算法，有效将车辆目前正在行驶的位置与电子基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿法能够实现车辆的位置信息能有效与路网的信息相关联起来，比如多权值的地图匹配方法等。基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿。是会跟道路相似。并且如果想要数据发挥出它的有效性，就要在进行异常轨迹的检测之前对数据进行校正，让轨迹数据能够真正的与地图相匹配。通过在车辆指挥中心接收到车辆在行驶过程中的的实时监测。基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿。将轨迹数据与地图相匹配对出租车进行异常轨迹检测时，可以先将出租车的轨迹数据绘制在相对应地图相匹配对出租车进行异常轨迹检测时，可以先将出租车的轨迹数据绘制在相对应的电子数据上，如果辆出租车没有异常的轨迹运动，那么尽管它没有完全在道路上，但是它的总体的行驶趋势还数据确定轨迹发生异常的片段和程度，其主要的算法是通过输入相关的轨迹数据集，待测的轨迹以及阈值，然后依照公式，来计算出每个轨迹点会发生的轨迹的概地图上的位置相连接，最终让车辆的具体位置出现在电子地图的道路上，这就是地图匹配，目前已经有很多种方法能够实现车辆的位置信息能有效与路网的信息相关联起来，比如多权值的地的电子数据上，如果辆出租车没有异常的轨迹运动，那么尽管它没有完全在道路上，但是它的总体的行驶趋势还是会跟道路相似。并且如果想要数据发挥出它的有效性，就要在进行异常轨迹的检测基于轨迹大数据离线挖掘与在线实时监测的出租车异常轨迹检测算法论文原稿的不同的表达方式在很大程度上影响了轨迹异常检测算法的准确率和效率，所以对轨迹的表达方式进行研究，表达唯的路口序列形式，在定程度上降低轨迹数据的复杂性，并能对异常轨迹进行有效就是种时空数据的类型，它是通过记录移动对象的历史位置所形成的，而异常轨迹就是指些没有按照预期的模式出现的表现形式，轨迹的异常检测的方法主要有分类检测法历史相似性检测法距离检作为数据库，将格式的数据导入建立的表空间内，然后再使用的语句对数据进行处理。摘要本文探讨了异常轨迹检测算法的理论概述，对此类检测算法进行了研究，通过分析据的现象，并且如果传送的频率发生的异常，其定位的范围就会超出所要研究的城市，所以就会产生些异常的数据，这些异常数据严重影响了运算的结果，因此要提前对数据进行预处理，有效去除异常轨迹的检测框架准备数据和预处理对数据进行准备。文本通过对西安市的历史的出租车轨迹数据进行收集，将辆出租车的的数据作为检测的样本，并对数据进行处理，对些频率间隔不稳就是种时空数据的类型，它是通过记录移动对象的历史位置所形成的，而异常轨迹就是指些没有按照预期的模式出现的表现形式，轨迹的异常检测的方法主要有分类检测法历史相似性检测法距离检程度上影响了轨迹异常检测算法的准确率和效率，所以对轨迹的表达方式进行研究，表达唯的路口序列形式，在定程度上降低轨迹数据的复杂性，并能对异常轨迹进行有效的实时监测。基于轨迹大