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文檔簡介
1、從傳統(tǒng)的主動式問卷訪問發(fā)展到GPS設(shè)備、智能手機被動式采集,出行行為調(diào)查技術(shù)正迎來全新的革新契機?;贕PS軌跡數(shù)據(jù),深入挖掘出行特征,精確識別出行模式(動態(tài)出行與靜態(tài)活動),成為智能手機應(yīng)用于出行活動研究的關(guān)鍵前提。
本文通過智能手機調(diào)查軟件,獲得個體出行GPS軌跡數(shù)據(jù);基于信號缺失段和數(shù)據(jù)完整段,識別停駐,將離散的軌跡數(shù)據(jù)劃分成出行鏈的形式;分別提取停駐與出行相關(guān)特征,借助GIS輔助信息,運用機器學(xué)習(xí)算法,識別出行方式與出
2、行目的。
首先,介紹智能手機采集GPS數(shù)據(jù)的原理、方法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),從精度條件、速度閾值、經(jīng)緯度范圍上過濾噪音,并轉(zhuǎn)換經(jīng)緯度坐標(biāo),完成預(yù)處理工作,為模式識別奠定基礎(chǔ)。
其次,根據(jù)時間間隔,將軌跡數(shù)據(jù)劃分為信號缺失段與數(shù)據(jù)完整段。一方面,計算間隔時間、端點距離,檢驗缺失段是否隱含停駐;另一方面,借鑒DBSCAN算法的思想,提出新的時空聚類算法,識別完整段中包含的簇。參照問卷反饋數(shù)據(jù),評價停駐次數(shù)、停駐時間等指標(biāo),優(yōu)化參數(shù)
3、閾值,并最終確定停駐與出行。
第三,以步行段為邊界,將出行劃分成出行段。提取出行段的速度、加速度、方向變化率等統(tǒng)計特征,以及出行時長、出行距離、停留次數(shù)等出行特征,分別運用分類回歸樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林算法識別出行方式,得到隨機森林的準確率最高,達到89%。此外通過設(shè)定不考慮電動自行車的情景,對比發(fā)現(xiàn)電動自行車對普通自行車和常規(guī)公交的識別產(chǎn)生很大干擾,而電動自行車與普通自行車之間、常規(guī)公交與小汽車之間的進一步區(qū)分成為提升識別準
4、確率的關(guān)鍵;進一步設(shè)定考慮電動自行車、但不考慮出行特征的情景,發(fā)現(xiàn)出行特征對相互干擾的四種出行方式識別精度均有一定程度的改善。
最后,基于停駐的開始時刻、持續(xù)時長頻率分布,劃分時段類別,提取時間特征;利用高德地圖API服務(wù),提取停駐中心50米和300米鄰域內(nèi)各活動類型的POI數(shù)目,并計算信息熵,作為空間特征。應(yīng)用分類回歸樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林算法識別出行目的,其中隨機森林識別精度最高,達到80%。而不同出行目的類別中,通勤的準
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