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云计算环境下时空轨迹异常检测算法研究的任务书
任务书
题目：云计算环境下时空轨迹异常检测算法研究
一、背景
时空轨迹数据是一类具有时间和空间信息的数据，如交通流、人流、物流等。这类数据具有很高的时空相关性，因此，对时空轨迹数据的异常检测和预测具有重要的意义。
云计算是基于网络的大规模分布式计算技术，它具有高可靠性、可扩展性和灵活性等优点。当前，越来越多的时空轨迹数据被存储在云计算平台上进行处理和分析，因此，在云计算环境下实现时空轨迹数据的异常检测具有非常重要的意义。
二、研究目的
本研究旨在研究云计算环境下时空轨迹数据的异常检测算法，探索有效的异常检测方法和技术，为实时监测和预测时空轨迹数据异常提供参考。
三、研究内容
1.时空轨迹数据异常检测算法研究。本研究将重点研究基于云计算环境下的时空轨迹数据异常检测算法，包括异常定义、异常检测方法选择、异常点定位等。
2.时空轨迹数据异常检测系统设计与实现。本研究将设计开发基于云计算平台的时空轨迹数据异常检测系统，包括数据采集、预处理、异常检测、可视化等模块。
3.实验设计与结果分析。本研究将通过实验验证所提出的异常检测算法的有效性和可靠性，并对实验结果进行分析，评估算法的性能指标和可行性。
四、研究方案
1.收集时空轨迹数据，建立数据集。本研究将根据实际应用场景，收集不同类型的时空轨迹数据，并建立标准数据集用于算法验证和实验测试。
2.分析现有的异常检测算法，选择合适的算法。本研究将综合考虑时空轨迹数据的特点和需求，分析现有的异常检测算法，选择合适的算法，并对其进行改进和优化。
3.设计异常检测系统，实现算法。本研究将设计开发基于云计算平台的时空轨迹数据异常检测系统，并实现所选的算法。
4.进行实验测试，分析结果。本研究将对所提出的算法进行实验测试，分析实验结果，评估算法的性能指标和可行性。
五、研究意义
本研究的意义在于探索云计算环境下的时空轨迹数据异常检测算法，为实时监测和预测时空轨迹数据异常提供参考，具有重要的应用价值和推广意义。
六、进度安排
1.收集时空轨迹数据、建立数据集：两个月。
2.分析现有的异常检测算法、选择合适的算法：一个月。
3.设计异常检测系统、实现算法：三个月。
4.进行实验测试、分析结果：两个月。
5.撰写论文、提交：一个月。
七、预期成果
1.研究报告一份，包括研究背景、研究内容、研究方法、实验结果等。
2.论文一篇，投稿至国内重要期刊或国际会议。
3.基于云计算平台的时空轨迹数据异常检测系统。
4.时空轨迹数据异常检测实验数据集一份。
八、参考文献
[1]赵洋洋,朱礼红.时空轨迹数据异常检测算法研究综述[J].数据分析与知识发现,2018,2(6):2-13.
[2]刘俊,金鹏飞.Cloud-basedAnomalyPredictionforMaritimeTrajectoryData[C]//2018IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData).IEEE,2018:4999-5002.
[3]HuL,LeiY.AReviewonAnomalyDetectioninSpatiotemporalData[C]//201713thInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSecurity(CIS).IEEE,2017:42-46.