Machine learning for anomaly detection on intelligent transportation time series data
In intelligent transportation systems, machine learning approaches are presented to deal with time series anomaly detection. But there are always far more normal samples, making it suffer from unbalanced samples for traffic anomaly detection. In this dissertation, based on the state-of-the-art model...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Lin, Yuxuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lin Zhiping |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/163318 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Machine learning for time series analysis
بواسطة: Wang, Ruyue
منشور في: (2023) -
Machine learning and real-time prediction of human motion for intelligent human-machine interfaces
بواسطة: Chen, Yongming
منشور في: (2021) -
Machine learning based retinal vessel detection
بواسطة: Li, Hongru
منشور في: (2021) -
A sparse kernel algorithm for online time series data prediction
بواسطة: Fan, Haijin, وآخرون
منشور في: (2013) -
A machine learning-enabled mobile app for glaucoma detection
بواسطة: Toshiko, Seki Jennifer
منشور في: (2022)