基于SVM的出行方式特征分析和识别研究

发布时间：2018-10-26 17:35

【摘要】：基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进而从出行轨迹和特征参数两个方面对出行方式特征进行了分析,探讨了不同出行方式两两可分的关键变量,提取用于识别不同出行方式的特征向量,最后建立了径向基核函数支持向量机(SVM)分类器.利用从大连市出行轨迹数据获取的出行方式样本,训练了该支持向量机,并且以决策树、BP神经网络为对照.结果表明,SVM识别精确度为89.6%,BP神经网络为85.5%,决策树为77.3%,SVM具有更好的识别性能.
[Abstract]:Based on the travel path information collected by smart phone, the characteristics of different travel modes are analyzed, and the support vector machine is used to study the trip pattern recognition. This paper first discusses the parameters that can be detected and recorded by mobile phone software, then analyzes the travel mode features from two aspects of travel path and feature parameters, and discusses the key variables that can be separated by two different travel modes. The feature vectors are extracted to identify different travel patterns. Finally, a radial basis function support vector machine (SVM) classifier is established. The support vector machine is trained by using the trip pattern samples obtained from the travel track data of Dalian City and compared with decision tree and BP neural network. The results show that the accuracy of SVM recognition is 89.6 and the BP neural network is 85.5, and the decision tree is 77.3.
【作者单位】： 大连交通大学交通运输工程学院;大连海事大学航海学院;
【分类号】：U491.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2296470