基于手机位置数据的出行链全过程信息识别技术研究
发布时间：2021-02-21 10:30
城市综合客运协同发展是满足多层次的运输需求及社会可持续健康发展的基础,通过对综合客运协同发展情况进行调查和评估,目的在于寻找影响多方式交通融合联动的因素,挖掘制约协同发展的症结,为改善或重新制定管理和规划措施提供数据基础,影响居民的出行行为,在有限的资源下尽量确保交通供给与居民出行需求相协调。对城市综合客运的协同状况进行评估,首先需要掌握和洞察城市综合客运的运行状态,即居民日常出行的特征。同时,对居民出行特征的研究需要其出行活动链的特征即个体出行信息为基础。本研究以个体出行的手机GPS轨迹数据为基础,分两阶段开发面向综合客运协同评估的个体出行链信息提取算法。首先利用集成学习的方法识别个体出行过程中的换乘行为/换乘点,在此基础上,提出基于注意力机制的循环神经网络与卷积神经网络相结合的深度学习架构,简称ABLCNN,识别自行车、步行、小汽车、公交车4种地面交通方式。研究结果表明,本文提出的方法具有较高的稳健性和识别率,为下一步研究工作的开展奠定了技术基础。
【文章来源】：交通运输部公路科学研究所北京市
【文章页数】：105 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于移动数据的用户出行方式识别研究[J]. 张鹤鹏,黄达,杜辰,李晓璐,朱广宇. 交通运输研究. 2018(06)
[2]基于特征自学习的交通模式识别研究[J]. 王昊,刘高军,段建勇,薛媛媛,冯卓楠. 哈尔滨工程大学学报. 2019(02)
[3]基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究[J]. 周洋,杨超. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[4]多分类支持向量机在公交换乘识别中的应用[J]. 付旻,王炜,王昊,项昀. 哈尔滨工业大学学报. 2018(03)
[5]基于手机信令和导航数据的出行方式识别方法[J]. 杜亚朋,雒江涛,程克非,唐刚,徐正,罗克韧,余疆. 计算机应用研究. 2018(08)
[6]基于贝叶斯网络和GPS轨迹数据的出行方式识别[J]. 肖光年,隽志才,张春勤. 统计与决策. 2017(06)
[7]基于GPS定位数据的出行端点推断[J]. 肖光年,隽志才,高晶鑫. 吉林大学学报(工学版). 2016(03)
[8]出行轨迹演绎性时序聚类分割算法[J]. 王瑾,张小垒,韩勇,张涛,陈戈. 计算机技术与发展. 2014(08)
[9]家庭成员活动-出行选择行为的相互影响[J]. 鲜于建川,隽志才. 系统管理学报. 2012(02)
[10]出行链特征指标的提出及应用研究[J]. 褚浩然,郑猛,杨晓光,韩先科. 城市交通. 2006(02)
博士论文
[1]基于手机传感器数据的个体交通出行链信息采集方法研究[D]. 姚振兴.西南交通大学 2018
[2]基于大规模GPS轨迹数据的活动链信息分析方法研究[D]. 周超然.吉林大学 2017
[3]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]基于大规模手机定位数据的居民活动链挖掘方法[D]. 林楠.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院) 2018
[2]基于轨迹信息的出行模式识别研究[D]. 杨佳放.北方工业大学 2018
[3]基于手机定位数据的居民出行特征分析与推荐研究[D]. 牟桐.西南交通大学 2018
[4]基于深度卷积网络的交通方式识别[D]. 叶帅男.西南交通大学 2018
[5]基于手机定位数据的出行活动链识别研究[D]. 杜辰.北京交通大学 2018
[6]基于智能手机的出行方式识别系统的研究与设计[D]. 戚丹.湖南大学 2018
[7]基于智能手机的个体出行模式识别研究[D]. 周洋.东南大学 2017
[8]基于手机GPS数据的出行端点识别方法研究[D]. 戴露.西南交通大学 2017
[9]基于移动信令数据的用户出行行为研究[D]. 李耀辉.重庆邮电大学 2017
[10]基于GPS轨迹数据的交通出行方式识别研究[D]. 沈云.北京交通大学 2017
本文编号：3044225
【文章来源】：交通运输部公路科学研究所北京市
【文章页数】：105 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－?１?ＡＰＰ首页?图２－?２开启行程??如图２－１所示，进入微信小程序后，首页有提供新行程的开启、继续正在进行的行??
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?交通运输部公路科学研宄所硕士学位论文???当前行程】按钮自动恢复到行程退出时的状态，可继续完成当前正在进行的行程。??点击【查看历史行程】按钮，可查看当前微信账号所填写的历史行程信息。分别点??击左下角和右下角的【使用说明】或【查看示例】文字链接，可查看对应的图文信息，??开启新的行程时，需要填写或确认个人信息是否正确，如图１－２所示。当填写信息后，??系统会自动保存本次填写的内容。在下次进入该界面时自动进行填写。信息填写完毕后??点击【开始】按钮，表示该行程正式开启。??ｍｍ?：?２０１８－０８－１７?１４．３２：４５?＿Ｓ?：１?２０１８－０８－１７?１４．３２．４５??位麗：｜北荦市海淀区长春桥路１７号?＾?位霧：３京市海淀区长轡挢路１７号?｜＾｜??停留｜?｜移动Ｉ?ｍｍｉｉｎ??ＨＨＢＩＩＺＺ＾ＺＩＩ?ＭｉＢＷｉ?＊?＼??私家．车?Ｉ?出租耷?ｌ?商场超串?ｊ?字校??班车?自行生?＿火織麵瀋运站?｜?餐厅?ｉ??步行?｜?网约车?Ｉ休闲媒交访友地点?医统?１??典抱?商务／公务点?银行??騰号：［：＝二；?ｊ?麟＾点?｜｜?則５?；??〇．：ｉ?｜Ｅ＾＾ｉａ｜??图２－３出行信息填写??点击图１－１中的【开始新的行程】按钮或【继续当前行程】按钮后，新打开的界面为出行??信息填写界面，如图１－３所示。??时间：由系统自动生成，用户可进行人工调整。??位置：系统自动根据用户ＧＰＳ位置分析所在位置，用户可点击输入栏右侧地图按??钮进行人工选择所在位置，也可以在输入栏中输入所在位置信息。??出行状态：选择【移动】或【停留】。??具体出行方式：根据当前真实情况在界面选择相应按钮。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于移动数据的用户出行方式识别研究[J]. 张鹤鹏,黄达,杜辰,李晓璐,朱广宇. 交通运输研究. 2018(06)
[2]基于特征自学习的交通模式识别研究[J]. 王昊,刘高军,段建勇,薛媛媛,冯卓楠. 哈尔滨工程大学学报. 2019(02)
[3]基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究[J]. 周洋,杨超. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[4]多分类支持向量机在公交换乘识别中的应用[J]. 付旻,王炜,王昊,项昀. 哈尔滨工业大学学报. 2018(03)
[5]基于手机信令和导航数据的出行方式识别方法[J]. 杜亚朋,雒江涛,程克非,唐刚,徐正,罗克韧,余疆. 计算机应用研究. 2018(08)
[6]基于贝叶斯网络和GPS轨迹数据的出行方式识别[J]. 肖光年,隽志才,张春勤. 统计与决策. 2017(06)
[7]基于GPS定位数据的出行端点推断[J]. 肖光年,隽志才,高晶鑫. 吉林大学学报(工学版). 2016(03)
[8]出行轨迹演绎性时序聚类分割算法[J]. 王瑾,张小垒,韩勇,张涛,陈戈. 计算机技术与发展. 2014(08)
[9]家庭成员活动-出行选择行为的相互影响[J]. 鲜于建川,隽志才. 系统管理学报. 2012(02)
[10]出行链特征指标的提出及应用研究[J]. 褚浩然,郑猛,杨晓光,韩先科. 城市交通. 2006(02)
博士论文
[1]基于手机传感器数据的个体交通出行链信息采集方法研究[D]. 姚振兴.西南交通大学 2018
[2]基于大规模GPS轨迹数据的活动链信息分析方法研究[D]. 周超然.吉林大学 2017
[3]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]基于大规模手机定位数据的居民活动链挖掘方法[D]. 林楠.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院) 2018
[2]基于轨迹信息的出行模式识别研究[D]. 杨佳放.北方工业大学 2018
[3]基于手机定位数据的居民出行特征分析与推荐研究[D]. 牟桐.西南交通大学 2018
[4]基于深度卷积网络的交通方式识别[D]. 叶帅男.西南交通大学 2018
[5]基于手机定位数据的出行活动链识别研究[D]. 杜辰.北京交通大学 2018
[6]基于智能手机的出行方式识别系统的研究与设计[D]. 戚丹.湖南大学 2018
[7]基于智能手机的个体出行模式识别研究[D]. 周洋.东南大学 2017
[8]基于手机GPS数据的出行端点识别方法研究[D]. 戴露.西南交通大学 2017
[9]基于移动信令数据的用户出行行为研究[D]. 李耀辉.重庆邮电大学 2017
[10]基于GPS轨迹数据的交通出行方式识别研究[D]. 沈云.北京交通大学 2017
本文编号：3044225
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