基于AML-BP算法的出行方式識別研究.pdf

1、出行方式的識別是智能交通領(lǐng)域的一個新興研究方向，主要通過對出行者出行數(shù)據(jù)如：速度、距離等的分析識別出行者的出行方式，用來對一定區(qū)域內(nèi)出行習(xí)慣進行調(diào)查、分析人群出行特點，為市政決策提供幫助，同時，能夠針對特定出行方式提供定制的道路引導(dǎo)方案。本文結(jié)合移動互聯(lián)網(wǎng)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于AML-BP算法的出行方式識別方案。
　　本文將城市中的步行、公共汽車、自行車、小汽車、電動摩托車五種目前主要出行方式作為識別目標，主要工作如

2、下：第一，介紹了國內(nèi)外出行方式識別的研究現(xiàn)狀，給出了本文研究的整體思路，即：出行參數(shù)的采集、出行參數(shù)特征分析、出行方式識別算法的研究與改進、應(yīng)用系統(tǒng)的實現(xiàn)；第二，開發(fā)了一款智能手機端應(yīng)用，實現(xiàn)了對五種出行方式出行過程中的GPS和三軸加速度數(shù)據(jù)采集；第三，結(jié)合運動學(xué)、統(tǒng)計學(xué)知識，對各出行方式運動原理及采集到的出行數(shù)據(jù)進行分析，選擇出對出行方式具有區(qū)別性的參數(shù)作為出行方式的特征；第四，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為出行方式識別算法，針對算法存在的

3、弱點，提出了基于AML（Adaptive Momentum and Learning rate）的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并對AML-BP算法的識別效果進行了實驗測試；最后，根據(jù)對出行方式識別的研究成果，通過Android平臺技術(shù)、動態(tài)鏈接庫技術(shù)、百度云服務(wù)技術(shù)等，實現(xiàn)了一款A(yù)ndroid平臺下的出行方式識別應(yīng)用。根據(jù)選擇的出行方式特征以及改進的BP算法，在與其他識別方案的對比中，本算法取得了較好的識別率。將出行方式識別算法應(yīng)用于出行方式的A