交通运输系统工程与信息
交通運輸繫統工程與信息
교통운수계통공정여신식
JOURNAL OF COMMUNICATION AND TRANSPORTATION SYSTEMS ENGINEERING AND INFORMATION
2010年
6期
70-75
,共6页
杨扬%姚恩建%岳昊%刘宇环
楊颺%姚恩建%嶽昊%劉宇環
양양%요은건%악호%류우배
城市交通%出行链%活动类型%模式识别%支持向量机
城市交通%齣行鏈%活動類型%模式識彆%支持嚮量機
성시교통%출행련%활동류형%모식식별%지지향량궤
基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究.首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统(GIS)提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率.结果表明:在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.
基于支持嚮量機理論對齣行鏈活動類型的識彆方法進行瞭研究.首先對居民齣行的時間序列位置信息做數據預處理,提取齣行鏈的齣行過程和活動地點信息,併結閤地理信息繫統(GIS)提取活動的備選類型;然後從齣行鏈和活動的時間和空間因素提取活動類型識彆的特徵,形成特徵嚮量作為分類器的輸入,併建立基于支持嚮量機的兩兩分類器,採用分類器投票的方法從備選集中選擇活動的類型;最後利用模擬數據和交扠驗證的方法對兩兩分類器進行訓練檢驗,分彆從高斯徑嚮機覈函數和多層感知器覈函數的角度分析活動類型識彆率.結果錶明:在兩兩分類中,高斯徑嚮機覈函數的最高識彆率為99%,最低識彆率為62%;多層感知器覈函數的最高識彆率為97%,最低識彆率為54%.
기우지지향량궤이론대출행련활동류형적식별방법진행료연구.수선대거민출행적시간서렬위치신식주수거예처리,제취출행련적출행과정화활동지점신식,병결합지리신식계통(GIS)제취활동적비선류형;연후종출행련화활동적시간화공간인소제취활동류형식별적특정,형성특정향량작위분류기적수입,병건립기우지지향량궤적량량분류기,채용분류기투표적방법종비선집중선택활동적류형;최후이용모의수거화교차험증적방법대량량분류기진행훈련검험,분별종고사경향궤핵함수화다층감지기핵함수적각도분석활동류형식별솔.결과표명:재량량분류중,고사경향궤핵함수적최고식별솔위99%,최저식별솔위62%;다층감지기핵함수적최고식별솔위97%,최저식별솔위54%.
