手機(jī)信令數(shù)據(jù)具有樣本量大、采集成本低、跟隨性強(qiáng)等優(yōu)勢,基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的居民出行特征分析具有重要意義。文章針對手機(jī)信令數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一套用戶出行特征分析的框架,包括數(shù)據(jù)清洗、軌跡點(diǎn)分析、出行鏈提取、興趣點(diǎn)分析與出行方式識(shí)別;基于興趣點(diǎn)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)與導(dǎo)航數(shù)據(jù)將用戶的出行方式劃分為駕車、公交、步行與騎行四種模式。結(jié)果表明,結(jié)合興趣點(diǎn)與導(dǎo)航數(shù)據(jù)后,用戶出行方式的識(shí)別正確率得到明顯提升,與僅使用導(dǎo)航數(shù)據(jù)的識(shí)別算法相比,所提出的結(jié)合興趣點(diǎn)與導(dǎo)航數(shù)據(jù)的算法正確率提升超過10%,具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,59(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

基站與其覆蓋范圍內(nèi)

手機(jī)信令數(shù)據(jù)具有樣本量大、采集成本低、跟隨性強(qiáng)等優(yōu)勢,基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的居民出行特征的有效獲取將極大地提升交通信息獲取效率,降低交通數(shù)據(jù)采集成本。本文針對手機(jī)信令數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一套用戶出行特征提取方法,包括數(shù)據(jù)清洗、軌跡點(diǎn)分析、出行鏈提取、興趣點(diǎn)分析與出行方式識(shí)別五個(gè)部分�；谂d趣點(diǎn)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)與導(dǎo)航數(shù)據(jù)將用戶的出行方式劃分為駕車、公交、步行與騎行四種模式,并計(jì)算不同出行方式及路線的路徑匹配度、時(shí)間匹配度以及二者的權(quán)重,綜合判斷用戶的出行方式。并自主開發(fā)設(shè)計(jì)了基站采集App,同時(shí)記錄手機(jī)信令數(shù)據(jù)與用戶的實(shí)際出行,獲取了193次有效出行的真實(shí)數(shù)據(jù)。利用本研究所提出的算法進(jìn)行了出行方式的識(shí)別,得到四種出行方式的整體正確率為73.32%,相比于僅使用導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法,獲得了超過10%的正確率提升。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3271243