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关注城市居民出行的特征及其交通方式选择行为,对于实现绿色交通具有重要的现实意义.该文基于GeoLife数据集,利用卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和混合模型(CNN-GRU)对居民的出行特征及规律进行研究.通过测试和对比分析表明:CNN-GRU模型具有较好的识别效果,且优于单独采用CNN和GRU分类方法的识别性能.