为了从海量的移动目标轨迹数据中识别异常轨迹点数据，提出了一种基于自适应单类支持向量机的轨迹异常点检测方法。首先，提取轨迹点的运动特征构造特征向量作为模型输入；其次，基于粒子群算法构造最优单类支持向量机模型；最后，利用最优单类支持向量机模型识别异常轨迹点。实验结果表明，新提出的方法能够自适应地构造最优单类支持向量机模型，并有效识别轨迹数据中的异常点，具有很好的自适应性与准确性。
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