發(fā)布時間：2017-11-08 16:41

  本文關(guān)鍵詞：基于手機(jī)加速度傳感器數(shù)據(jù)的交通出行方式識別方法研究

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【摘要】：準(zhǔn)確有效地獲得居民出行活動事件信息可以幫助交通管理部門高效開展交通設(shè)施建設(shè),調(diào)整道路資源分配,提升居民出行效率。而隨著城市發(fā)展城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,城市交通狀態(tài)瞬息萬變,傳統(tǒng)居民出行調(diào)查周期長、成本高等缺陷凸顯。手機(jī)加速度傳感器技術(shù)作為智能手機(jī)的興起應(yīng)運(yùn)而生的新技術(shù),其具有的實(shí)時性、動態(tài)性、可持續(xù)性等特性被部分交通行業(yè)學(xué)者所發(fā)掘,應(yīng)用手機(jī)加速度傳感器數(shù)據(jù)輔助進(jìn)行居民出行信息采集工作逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。提出利用手機(jī)加速度傳感器數(shù)據(jù)識別居民交通出行方式識別,研究并選擇模式識別算法對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行識別效果評估。首先,研究了四種常用的模式識別算法,對這幾種算法的定義、原理、優(yōu)缺點(diǎn)等進(jìn)行了簡要的闡述。接著設(shè)計(jì)了手機(jī)加速度傳感器數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn),選擇了兩條出行路線,結(jié)合多種交通出行方式,應(yīng)用GPSurvey手機(jī)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作,并且同時記錄出行日志用于對比分析。采集得到原始數(shù)據(jù)后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的分析,提取其相關(guān)特征,為后續(xù)的出行方式識別奠定一定的基礎(chǔ)。然后選擇了多種出行方式數(shù)據(jù),分別依據(jù)三軸加速度和合加速度屬性,運(yùn)用四種算法建立訓(xùn)練模型,并結(jié)合出行日志對各模型進(jìn)行了效果對比。隨后應(yīng)用效果相對較好的兩個模型,在三種單一出行方式中各選擇五組實(shí)例進(jìn)行出行方式識別,結(jié)果指出,步行-出租車-步行的識別效果最好,其次是步行-地鐵-步行,步行-公交車-步行的識別效果最差；三軸加速度作為識別所依據(jù)的屬性時,兩種模型的識別效果較好,而加速度的效果較差。最后選擇了一組組合出行方式的訓(xùn)練數(shù)據(jù),使用決策樹算法進(jìn)行模型訓(xùn)練并直接對另一組組合出行方式的實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行識別,發(fā)現(xiàn)效果不理想,在對識別數(shù)據(jù)分析后,使用小波分析對加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分段,對每一段出行進(jìn)行方式識別,選擇識別率最高的方式作為單一出行段的出行方式,對比依據(jù)不同屬性建立的模型的識別效果得到,識別成功率均超過了80%；三軸加速度作為識別依據(jù)的屬性時,分段識別的效果較好。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1157975