基于贝叶斯网络和GPS轨迹数据的出行方式识别

发布时间：2018-08-29 10:40

【摘要】：为了从大规模GPS轨迹数据中提取出行行为建模所需的必要信息,文章将贝叶斯网络应用到GPS数据处理过程中,建立了出行方式识别的贝叶斯网络模型以个体出行者作为研究对象,以智能手机采集的轨迹信息作为数据源,利用K2算法学习贝叶斯网络结构,采用极大似然估计法学习贝叶斯网络参数。以建立的贝叶斯网络模型为基础,推断了样本的出行方式,实现了步行、自行车、电动车、公交车和小汽车共五种出行方式的自动化识别研究表明,贝叶斯网络适用于出行方式识别研究,且低速点比例和平均方向改变两个指标可以有效提高出行方式识别准确度.
[Abstract]:In order to extract the necessary information of travel behavior modeling from large-scale GPS trajectory data, this paper applies Bayesian network to the process of GPS data processing. A Bayesian network model for trip pattern recognition is established, which takes individual travelers as research objects, tracks collected by smart phones as data sources, and K2 algorithm to learn Bayesian network structure. The Bayesian network parameters are studied by maximum likelihood estimation (MLE). Based on the established Bayesian network model, this paper deduces the travel mode of the sample, and realizes the automatic identification of five travel modes: walking, bicycle, electric vehicle, bus and car. Bayesian network is suitable for the study of trip pattern recognition, and the ratio of low speed points and the change of average direction can effectively improve the accuracy of trip pattern identification.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51478266)
【分类号】：U491.11;TP18

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本文编号：2210948