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基于不确定性的人员移动建模与异常检测
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究在无标注数据的情况下，通过将大规模GPS数据建模为停留点事件，并结合变压器等现代序列模型进行自监督训练，探讨如何检测移动行为异常。结合Aleatoric和Epistemic不确定性可提高模型的异常检测能力。
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关键要点
- 本研究探讨如何在没有标注数据的情况下，从大规模GPS数据中建模移动行为以检测异常。
- 研究通过将GPS数据建模为停留点事件，并结合现代序列模型（如变压器）进行自监督训练。
- 结合Aleatoric和Epistemic不确定性可以提高模型在异常检测中的鲁棒性和决策能力。
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