本文關(guān)鍵詞：基于GPS數(shù)據(jù)的出行—活動識別方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：居民出行調(diào)查是城市交通規(guī)劃與管理工作的基礎(chǔ)，其獲取的出行活動信息是交通問題診斷、交通系統(tǒng)規(guī)劃以及交通管理政策制定的重要參考依據(jù)。隨著科技的發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷加快，城市交通系統(tǒng)的規(guī)劃和管理對居民出行信息的需求越來越大，同時也從細(xì)節(jié)性上對基礎(chǔ)出行信息的獲取提出了更高的要求。傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查主要采用人工調(diào)查的方法，包括入戶問卷調(diào)查和電話調(diào)查等，這些方法的實質(zhì)都是受訪者對行程的回憶和主觀認(rèn)知，對受訪者有很大的依賴性，因此不可避免地存在受訪者負(fù)擔(dān)重、回應(yīng)率低和調(diào)查準(zhǔn)確性差等問題，更無法提供交通建模所需的出行路徑選擇等信息，可見傳統(tǒng)的出行調(diào)查無論從受訪者的角度還是數(shù)據(jù)本身的精度及數(shù)據(jù)量都已不能完全滿足當(dāng)前各項管理和研究的需要。 近年來，GPS設(shè)備憑借其快速、準(zhǔn)確地記錄空間位置、瞬時速度和方向值等屬性信息、獲取海量出行軌跡數(shù)據(jù)等特點，在居民出行調(diào)查中的應(yīng)用日益廣泛。雖然應(yīng)用GPS的出行調(diào)查在一定程度上解決了許多一直困擾傳統(tǒng)調(diào)查方法的難題，但同時也對軌跡數(shù)據(jù)的挖掘方法及如何從軌跡數(shù)據(jù)中提取出行信息提出了巨大挑戰(zhàn)。對該問題的解決，不僅革新了出行調(diào)查技術(shù)，而且為行為學(xué)等研究提供了數(shù)據(jù)支撐。因此，研究GPS軌跡數(shù)據(jù)的挖掘方法和出行信息提取方法具有重要的實用價值和現(xiàn)實意義。 本文主要研究GPS出行調(diào)查數(shù)據(jù)的處理分析和出行信息的提取方法。基于改進(jìn)的靜止點法，提出基于連續(xù)數(shù)據(jù)段的狀態(tài)識別方法，設(shè)計由劃分狀態(tài)段、識別活動、識別出行和識別中途駐停四個步驟組成的出行-活動的整體識別算法，從而生成日活動鏈。與紙質(zhì)調(diào)查填報出行信息相比的誤差計算結(jié)果表明，所設(shè)計的算法具有較高的識別精度，，可以實現(xiàn)出行、活動及中途駐停的整體識別，可以有效解決傳統(tǒng)出行調(diào)查中出行、尤其是短時駐停漏報的問題。其中對于短時駐�；顒�--中途駐停的識別是本文的創(chuàng)新之處。 本文提出的GPS數(shù)據(jù)的出行-活動識別算法是進(jìn)行出行識別的有效方法，其研究成果可用于基于GPS出行調(diào)查的數(shù)據(jù)處理分析和出行信息提取，對于提高出行數(shù)據(jù)調(diào)查精度和調(diào)查效率，促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的健康發(fā)展具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：出行調(diào)查 GPS 出行 活動 中途駐停
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4;U491.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的及意義11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.3 研究綜述16
• 1.4 研究內(nèi)容與技術(shù)路線16-20
• 1.4.1 研究內(nèi)容16-17
• 1.4.2 技術(shù)路線17-20
• 第2章 GPS 數(shù)據(jù)的特征分析和調(diào)整過濾20-30
• 2.1 數(shù)據(jù)收集流程20-21
• 2.2 GPS 數(shù)據(jù)特征分析21-25
• 2.2.1 原始數(shù)據(jù)形式21-23
• 2.2.2 數(shù)據(jù)的缺失23-24
• 2.2.3 數(shù)據(jù)的漂移24-25
• 2.3 GPS 數(shù)據(jù)調(diào)整過濾25-28
• 2.3.1 數(shù)據(jù)格式的調(diào)整25-27
• 2.3.2 數(shù)據(jù)的過濾27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第3章 出行-活動識別算法設(shè)計30-44
• 3.1 識別的整體思路30-32
• 3.2 識別算法設(shè)計32-40
• 3.2.1 劃分狀態(tài)段33-37
• 3.2.2 活動識別37
• 3.2.3 出行識別37-38
• 3.2.4 中途駐停識別38-40
• 3.3 日活動鏈的生成40-42
• 3.4 本章小結(jié)42-44
• 第4章 實例分析44-54
• 4.1 原始數(shù)據(jù)44
• 4.2 數(shù)據(jù)調(diào)整過濾44-47
• 4.3 出行-活動識別47-52
• 4.3.1 識別出行47-50
• 4.3.2 出行識別結(jié)果分析50-51
• 4.3.3 識別中途駐停51
• 4.3.4 中途駐停識別結(jié)果分析51-52
• 4.4 出行-活動識別結(jié)果分析52-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 全文總結(jié)54-55
• 5.2 研究展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 附錄60-62
• 作者簡介62-64
• 致謝64

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于GPS數(shù)據(jù)的出行—活動識別方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：317952