【摘 要】
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基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进而从出行轨迹和特征
【机 构】
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大连交通大学交通运输工程学院,大连海事大学航海学院
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基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进而从出行轨迹和特征参数两个方面对出行方式特征进行了分析,探讨了不同出行方式两两可分的关键变量,提取用于识别不同出行方式的特征向量,最后建立了径向基核函数支持向量机(SVM)分类器.利用从大连市出行轨迹数据获取的出行方式样本,训练了该支持向量机,并且以决策树、BP神经网络为对照.结果表明,SVM识别精确度为89.6%,BP神经网络为85.5%,决策树为77.3%,SVM具有更好的识别性能.
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