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基于公共交通数据的异常事件检测及其扩散研究的任务书
任务书
项目名称：基于公共交通数据的异常事件检测及其扩散研究
研究背景：
随着城市化的不断发展以及城市中人口的不断增长，公共交通变得越来越重要。在这种情况下，公共交通系统必须面对许多不同的挑战，例如交通拥堵，运营不稳定等。这些挑战一方面会影响公共交通的运营效率和时间表的准确性，另一方面也会给公共交通乘客带来诸多不便。
因此，如何在公共交通数据中检测异常事件，并在最短的时间内将其扩散管理和解决，是目前亟待解决的问题。
项目目标：
本项目旨在通过对公共交通数据的分析，研究可能影响公共交通运营的事件，如突发交通堵塞、施工、车辆故障等，并提出一种对异常事件的检测方法。同时，本研究还将研究如何在最短的时间内将异常事件扩散管理和解决。
具体内容：
1.对公共交通系统的数据进行分析和预处理，找出对公共交通运营影响较大的变量和指标。
2.建立异常事件检测模型并进行优化，通过数据挖掘和机器学习等方法，实现对异常事件的准确识别与预测，提高异常事件检测的精度和效率。
3.提出异常事件扩散管理与解决的策略，如地铁站点的疏散和重新规划，公共交通车辆调度的优化等，以确保公共交通的平稳运行。
4.通过实验验证异常事件检测方法和扩散管理解决策略的有效性和实用性。
项目时间表：
第1-2周：收集公共交通数据，进行数据预处理和分析，确定对异常事件检测和扩散管理的关键变量和指标。
第3-6周：建立异常事件检测模型并进行优化，使用机器学习和数据挖掘算法，优化检测模型的性能。
第7-10周：提出异常事件扩散管理解决策略，包括疏散和规划站点、车辆调度优化等。
第11-12周：实验验证异常事件检测方法和扩散管理解决策略的有效性和实用性。
预计时间：12周
项目经费：
本项目预计需要的经费约为5万人民币，包括数据采集及处理费用、设备费用、实验费用、论文发表和研究成果宣传费用。
项目成果：
1.发表一篇国际会议或期刊论文，介绍异常事件检测和扩散管理解决策略的研究成果。
2.开发一款基于异常事件检测和扩散管理的应用程序，可帮助公共交通管理部门及时检测和解决异常事件。
3.提出的研究成果可为城市公共交通运营提供更加可靠和高效的解决方案，同时也有助于提高城市交通智能化水平。
参考文献：
1.JilinGao,YilunJin,JingGao,WeiFan,andQiLi.Anunsupervisedapproachfordetectinganomaloussubwayeventsusingsmartcarddata.ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST),8(2),19,2016.
2.XiangyuKong,XunZhou,ZhenyuZhang,andWeiWang.Detectingtrafficanomaliesinsubwaynetworks.InProceedingsofthe2013ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,pages685-696.ACM,2013.
3.BiancaA.Zadrozny,SiddharthKrishnan,andShivaShivakumar.Temporalanomalydetectionincrowdedpublictransportationsystems.InProceedingsofthe2016SIAMInternationalConferenceonDataMining,pages207-215.SIAM,2016.