【摘 要】
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使用个体活动GPS数据辨识用户出行方式的研究近年来成为了热点,并有望成为新的交通调查方式,帮助交通基础设施的规划,交通政策的制定等。然而,原始的个体活动数据并不直接包含出行方式、出行距离等信息,需要克服原始数据冗余、停驻点识别和出行方式辨识等一系列问题,从数据中推导出行信息。为此,主要研究了以下内容:提出了个体活动GPS数据预处理方法。在获得了个体活动数据的基础上,提出了使用经纬度和时间计算速度,
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使用个体活动GPS数据辨识用户出行方式的研究近年来成为了热点,并有望成为新的交通调查方式,帮助交通基础设施的规划,交通政策的制定等。然而,原始的个体活动数据并不直接包含出行方式、出行距离等信息,需要克服原始数据冗余、停驻点识别和出行方式辨识等一系列问题,从数据中推导出行信息。为此,主要研究了以下内容:提出了个体活动GPS数据预处理方法。在获得了个体活动数据的基础上,提出了使用经纬度和时间计算速度,加速度等参数的计算方法。针对数据冗余、数据噪声点、数据样本不均衡等问题,分别使用数据清洗规则、高斯滤波器及SMOTE方法进行处理;研究了基于改进DBSCAN聚类的个体活动停驻点识别算法。在考虑时间及速度阈值情况下,对DBSCAN聚类算法进行优化,并应用优化后的算法对停驻点进行识别,结果显示准确率达0.963,识别效果较优;基于DT-RFE模型分析了出行方式辨识特征,并构建了出行方式辨识模型。分别对速度、加速度和急动度等9类特征在不同出行方式上的分布进行分析,并对它们进行了统计描述,使用DT-RFE模型进行了特征选择操作,结果显示当使用速度中位数、加速度最大值和出行距离等15项0特征时,模型表现最优,精度达0.838。而急动度25%分位数、加速度中位数等14项特征对出行方式辨识的重要程度不高。接着使用上述特征构建了基于动态选择模型的出行方式辨识模型。分别构建了随机森林、线性判别分析、决策树及KNORA-U模型,并比较它们对于出行方式的辨识效果。结果显示融合了前三项模型的KNORA-U模型表现最佳,其F1值达97%。论文提出的使用个体活动数据辨识用户出行方式的方案,经实例验证表现良好,论文结果为类似研究提供了一些新的思路,也为大规模的基于个体活动GPS数据的出行调查应用提供了参考依据。
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