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文檔簡介
1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,各種有關(guān)移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用蘊(yùn)含著巨大的商機(jī),交通模式的自動判別顯而易見在交通規(guī)劃領(lǐng)域和LBS(基于位置的服務(wù))領(lǐng)域擁有著廣闊的應(yīng)用價值?,F(xiàn)階段的智能手機(jī)擁有越來越強(qiáng)大的功能,通信不再是手機(jī)的唯一功能,智能手機(jī)的強(qiáng)大在于其不僅擁有通信功能,還有強(qiáng)大的感知、運(yùn)算和存儲能力,但是在當(dāng)前有關(guān)基于智能手機(jī)的交通模式識別研究中,單一的數(shù)據(jù)來源難以使交通模式識別算法有很好的適應(yīng)性的,另外,模式識別算法本身對于不同的場景也有著不同的
2、適應(yīng)能力,這些對交通模式識別精度的提高是很大的阻礙。本文提出基于隨機(jī)森林算法的出行鏈活動類型識別方法,主要包括以下幾個方面的研究內(nèi)容:
1、引入多種數(shù)據(jù)來源,解決交通模式識別中數(shù)據(jù)來源單一的問題,并研究在新的數(shù)據(jù)來源被引入后,對識別準(zhǔn)確率的影響。
2、研究不同交通模式識別算法對識別準(zhǔn)確率的影響,特別是比較隨機(jī)森林算法和其他算法在性能上的異同。
3、基于隨機(jī)森林算法的出行鏈活動類型識別系統(tǒng)需求分析及設(shè)計(jì)設(shè)計(jì),
3、主要包括系統(tǒng)需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路、系統(tǒng)模型構(gòu)建、系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)等內(nèi)容,在設(shè)計(jì)思路方面,詳細(xì)研究了本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、特征提取和基于隨機(jī)森林的模型構(gòu)建,在詳細(xì)設(shè)計(jì)方面,主要完成了系統(tǒng)交互模塊的設(shè)計(jì)、存儲模塊的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)、特征提取模塊的設(shè)計(jì)、模式判別模塊的設(shè)計(jì)、主控制模塊的設(shè)計(jì)。
4、基于隨機(jī)森林算法的出行鏈活動類型識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和測試,主要包括系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)、交通模式判別結(jié)果測試等內(nèi)容。
本文實(shí)現(xiàn)的基于隨機(jī)
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