基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的交通出行方式識(shí)別研究.pdf

1、隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程速度的加快，交通擁堵、交通事故、交通環(huán)境等問題已成為我國(guó)城市常見的“城市病”。科學(xué)的交通規(guī)劃和管理被大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為是解決城市交通擁堵等問題的有效手段，而居民出行信息的掌握是科學(xué)的交通規(guī)劃和管理的信息支撐。
　　居民出行信息獲取最廣泛的調(diào)查方法是傳統(tǒng)的居民出行OD調(diào)查。但該方式在實(shí)際中受被調(diào)查者主觀意識(shí)影響，出現(xiàn)漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)的現(xiàn)象，影響調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量，同時(shí)存在成本高、工作量大、回收率低和處理周期長(zhǎng)等問題

2、，影響后續(xù)的交通規(guī)劃和管理工作?，F(xiàn)今，全球定位系統(tǒng)(GPS)的廣泛應(yīng)用，以及GPS出行數(shù)據(jù)不受被調(diào)查者主觀意識(shí)的影響，能夠體現(xiàn)更準(zhǔn)確、完整的個(gè)人出行行為信息，同時(shí)還具備調(diào)查效率高、數(shù)據(jù)精度高、獲取信息量大等優(yōu)點(diǎn)，使得這個(gè)調(diào)查方式成為居民出行行為信息獲取的有效的新途徑。挖掘分析GPS數(shù)據(jù)獲得更為精確、完整的出行行為信息，進(jìn)行交通出行方式識(shí)別是獲取個(gè)人出行信息的重要組成部分，尤其轉(zhuǎn)換點(diǎn)的識(shí)別作為交通出行方式識(shí)別的重要組成部分，是當(dāng)前研究的難

3、點(diǎn)所在。
　　本文基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的交通出行方式識(shí)別研究。首先提出兩種基于相似性度量和窗口的轉(zhuǎn)換點(diǎn)識(shí)別方法，即多段方法和移動(dòng)窗口兩種方法，然后比較兩種轉(zhuǎn)換點(diǎn)識(shí)別方法，獲取最優(yōu)的方法，最后把該方法運(yùn)用到交通出行方式識(shí)別中獲取出行方式段，提取所獲出行方式段的特征參數(shù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、KNN和支持向量機(jī)(SVM)四種模式識(shí)別的方法識(shí)別交通出行方式。采用Geolife工程的GPS軌跡數(shù)據(jù)對(duì)本文所提出算法進(jìn)行驗(yàn)證。在基于相似性度

4、量和窗口方法的轉(zhuǎn)換點(diǎn)識(shí)別中，比較多段和移動(dòng)窗口兩種算法結(jié)果，得到采用多段的方法使得識(shí)別結(jié)果最優(yōu)，F(xiàn)-score取值接近80％，其中召回率接近90％。在交通出行方式的識(shí)別中，四種模式識(shí)別出的結(jié)果與實(shí)際交通出行方式進(jìn)行比較驗(yàn)證，得到采用SVM識(shí)別交通出行方式能夠取得最優(yōu)結(jié)果，訓(xùn)練集和測(cè)試集分別為92.75％和88.77％。最后，采用時(shí)間指標(biāo)，進(jìn)行交通出行識(shí)別結(jié)果的綜合評(píng)價(jià)，得到識(shí)別的準(zhǔn)確率由88.77％提高到91.84％。驗(yàn)證了本文所提出的