本文關(guān)鍵詞：手機(jī)GPS定位頻率對(duì)交通出行信息提取精度的影響研究

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【摘要】：城市的發(fā)展過(guò)程中,產(chǎn)生了一系列的“城市病”,比如交通擁堵、交通污染。只有通過(guò)對(duì)城市交通現(xiàn)狀、運(yùn)行機(jī)理的深入剖析,才能掌握交通需求,科學(xué)合理的進(jìn)行交通規(guī)劃和設(shè)計(jì),從而引導(dǎo)交通系統(tǒng)的發(fā)展。但是傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查在精度上存在諸多問(wèn)題,因此需要新技術(shù)的引進(jìn)——手機(jī)GPS,此技術(shù)不僅可以降低調(diào)查成本,還可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。盡管現(xiàn)有對(duì)手機(jī)GPS數(shù)據(jù)的分析研究較為深入,多是對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘,但是數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的時(shí)間參數(shù)是影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要因素,需要展開(kāi)深入研究。本文對(duì)不同手機(jī)GPS定位頻率對(duì)交通出行信息提取影響進(jìn)行了分析�；趩我蛩胤▌t,通過(guò)設(shè)計(jì)不同多交通方式組合數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的過(guò)程,獲取了不同定位頻率下的GPS數(shù)據(jù)。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特征和研究目的,選取了瞬時(shí)速度作為特征向量,并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)和隨機(jī)森林算法(RF)識(shí)別了不同定位頻率出行數(shù)據(jù)的交通方式轉(zhuǎn)換點(diǎn)和交通方式。通過(guò)分析,不同交通方式轉(zhuǎn)換點(diǎn)的識(shí)別精度對(duì)定位頻率敏感性一致,隨著定位頻率的降低,精度降低。采樣時(shí)間間隔為5秒時(shí),所有交通方式的轉(zhuǎn)換點(diǎn)查全率在90%以上,小于120秒誤差的準(zhǔn)確率在80%以上。在實(shí)際應(yīng)用中,出于對(duì)調(diào)查和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析成本的考慮,采樣時(shí)間間隔可以在1～20秒內(nèi)進(jìn)行取值。本文同時(shí)對(duì)步行、自行車、公交車、小汽車四種交通方式進(jìn)行了識(shí)別,ANN算法和RF算法具有相似結(jié)論：當(dāng)ANN算法采樣時(shí)間間隔設(shè)置為1秒,RF算法設(shè)置為2秒時(shí),非機(jī)動(dòng)方式準(zhǔn)確率為85%以上,機(jī)動(dòng)方式80%以上；隨著定位頻率降低,準(zhǔn)確率則會(huì)下降,出于以上同樣的目的,在實(shí)際應(yīng)用中采樣時(shí)間間隔取值范圍為1～10秒。
【關(guān)鍵詞】：手機(jī)GPS數(shù)據(jù) 定位頻率 出行信息 提取精度
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.3 文獻(xiàn)總結(jié)15-16
• 1.4 研究目標(biāo)與內(nèi)容16-17
• 1.4.1 研究目標(biāo)16
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.5 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題與技術(shù)路線17-18
• 1.5.1 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題17-18
• 1.5.2 技術(shù)路線18
• 1.6 論文章節(jié)安排18-20
• 第2章 GPS定位頻率與出行軌跡信息20-26
• 2.1 手機(jī)GPS定位頻率20-21
• 2.1.1 GPS技術(shù)簡(jiǎn)介20
• 2.1.2 手機(jī)GPS定位頻率20-21
• 2.2 出行軌跡信息的內(nèi)容和獲取方式21-24
• 2.2.1 出行軌跡信息的主要內(nèi)容21-22
• 2.2.2 出行軌跡信息獲取方式22-24
• 2.3 手機(jī)GPS定位頻率對(duì)出行軌跡信息的影響機(jī)理24-26
• 2.3.1 手機(jī)GPS定位頻率過(guò)高的影響24-25
• 2.3.2 手機(jī)GPS定位頻率過(guò)低的影響25-26
• 第3章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理26-36
• 3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)26-31
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件26-28
• 3.1.2 實(shí)驗(yàn)線路與方式組合28-31
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理31-36
• 3.2.1 原始數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.2 數(shù)據(jù)稀疏化處理32-34
• 3.2.3 數(shù)據(jù)特征分析34-35
• 3.2.4 GPS數(shù)據(jù)與出行日志標(biāo)定35-36
• 第4章 出行軌跡信息提取方法研究36-45
• 4.1 出行信息提取方法綜述36-38
• 4.1.1 GIS輔助方法36-37
• 4.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法37
• 4.1.3 總結(jié)37-38
• 4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法38-41
• 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡(jiǎn)介38-39
• 4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型構(gòu)建39-41
• 4.3 隨機(jī)森林算法41-43
• 4.3.1 隨機(jī)森林算法簡(jiǎn)介41-42
• 4.3.2 隨機(jī)森林算法模型構(gòu)建42-43
• 4.4 算法可行性分析43-45
• 第5章 定位頻率對(duì)出行軌跡信息識(shí)別的影響研究45-68
• 5.1 定位頻率對(duì)出行軌跡信息提取精度的定性影響分析45-47
• 5.1.1 定位頻率對(duì)交通方式轉(zhuǎn)換點(diǎn)識(shí)別精度的定性影響45-46
• 5.1.2 定位頻率對(duì)交通方式識(shí)別精度的定性影響46-47
• 5.2 定位頻率對(duì)出行軌跡關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別的影響分析47-61
• 5.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別48-55
• 5.2.2 隨機(jī)森林算法識(shí)別55-61
• 5.3 定位頻率對(duì)交通方式識(shí)別的影響分析61-67
• 5.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別62-64
• 5.3.2 隨機(jī)森林算法識(shí)別64-67
• 5.4 總結(jié)67-68
• 結(jié)論與展望68-71
• 致謝71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李欣海;;隨機(jī)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[J];應(yīng)用昆蟲(chóng)學(xué)報(bào);2013年04期

2 許宜申;顧濟(jì)華;陶智;吳迪;朱明誠(chéng);;基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)字符識(shí)別[J];通信技術(shù);2011年05期

3 段玉三;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)綜述[J];科技風(fēng);2011年05期

4 方匡南;吳見(jiàn)彬;朱建平;謝邦昌;;隨機(jī)森林方法研究綜述[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2011年03期

5 姜桂艷;牛世峰;常安德;叢玉良;;GPS浮動(dòng)車數(shù)據(jù)時(shí)間間隔優(yōu)化方法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2010年06期

6 張治華;;基于定位技術(shù)的居民出行調(diào)查方法[J];經(jīng)濟(jì)師;2010年03期

7 董一芬;;Levenberg-Marquardt神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2009年07期

8 朱樹(shù)先;張仁杰;;BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中的比較[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2007年02期

9 張華偉;王明文;甘麗新;;基于隨機(jī)森林的文本分類模型研究[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2006年03期

10 謝承泮;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展綜述[J];科技情報(bào)開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì);2006年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 朱海明;于春青;蔣寅;;GPS技術(shù)在天津市居民出行調(diào)查中的應(yīng)用[A];中國(guó)城市交通規(guī)劃2012年年會(huì)暨第26次學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集公交優(yōu)先與緩堵對(duì)策[C];2012年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張治華;基于GPS軌跡的出行信息提取研究[D];華東師范大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 陳儉新;基于AML-BP算法的出行方式識(shí)別研究[D];鄭州大學(xué);2015年

2 廖思靜;基于智能手機(jī)的交通模式判別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2014年

3 閆彭;基于AGPS手機(jī)的交通方式識(shí)別研究[D];北京交通大學(xué);2012年

4 張波;用于交通出行調(diào)查的GPS時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化與語(yǔ)義增強(qiáng)研究[D];華東師范大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：781801