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基于IsolationForest的城市道路交通异常检测的任务书
任务书
任务名称：基于IsolationForest的城市道路交通异常检测
任务概述：随着城市交通的发展，交通拥堵和事故频发已成为城市交通管理的重要问题。通过对城市道路交通流量数据进行异常检测，可以有效地提高交通管理的效率和准确性。该任务将通过应用IsolationForest算法，对城市道路交通流量数据进行异常检测。
任务目标：本任务旨在开发一个基于IsolationForest算法的城市道路交通异常检测系统，提高交通管理的效率和准确性，达到以下目标：
1.掌握IsolationForest算法的基本原理和应用。
2.能够实现利用IsolationForest算法进行城市道路交通流量数据的异常检测，并提供可视化和交互接口。
3.通过实验对比分析，验证IsolationForest算法在城市道路交通异常检测方面的优势。
任务内容：
1.学习IsolationForest算法并总结其基本原理和优缺点。
2.收集城市道路交通流量数据，并进行清洗和处理。
3.实现基于IsolationForest算法的城市道路交通异常检测系统，包括数据的预处理、特征提取、模型构建、异常检测等。
4.通过与其他算法进行对比实验，验证IsolationForest算法在城市道路交通异常检测方面的效果。
5.提供可视化和交互接口，便于用户查看和处理异常数据。
任务成果：
1.学习总结IsolationForest算法的基本原理和应用，完成学术论文一篇。
2.完成城市道路交通流量数据的收集、清洗和处理工作。
3.实现基于IsolationForest算法的城市道路交通异常检测系统，实现数据的预处理、特征提取、模型构建、异常检测等功能。
4.完成对比实验，验证IsolationForest算法在城市道路交通异常检测方面的效果，并撰写实验报告。
5.提供可视化和交互接口，便于用户查看和处理异常数据。
任务要求：
1.每位成员需熟悉Python编程语言及相关的数据处理、机器学习和可视化工具。
2.每位成员需具有优秀的团队合作意识，分工合作，共同完成任务。
3.每位成员需严格按照任务分配和进度安排进行任务完成，并及时向团队成员和指导教师汇报进展情况。
4.每位成员需认真撰写详细、准确、规范的任务报告和实验报告，并按时提交。
参考文献：
1.Liu,FeiTony,Ting,KaiMing,andZhou,Zhi-Hua.“IsolationForest.”DataMining,2008.ICDM‘08.EighthIEEEInternationalConferenceon,413-422.（IsolationForest算法原文）
2.Chao,Zhou,andZechun,Hu.“ResearchofUrbanRoadTrafficFlowAnomalyDetectionMethodBasedonImprovedIsolationForest.”JournalofPhysics:ConferenceSeries1681(2020):012058.（基于IsolationForest算法的城市道路交通流量数据异常检测）