针对现有算法不能有效应用于多因素轨迹异常检测的问题,提出基于核主成分分析(KPCA)的异常轨迹检测方法。首先,为了改善轨迹特征提取的效果,采用KPCA对轨迹数据进行空间转换,将非线性空间转换到高维线性空间;其次,为了提高异常检测的准确率,采用一类支持向量机对轨迹特征数据进行无监督学习和预测;最终检测出具有异常行为的轨迹。采用大西洋飓风数据对算法进行测试,实验结果表明,该算法能够有效提取出轨迹特征,并且与同类算法相比,该算法在多因素轨迹异常检测方面具有更好的检测效果。