黑龙江科技信息
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흑룡강과기신식
HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2014年
34期
55-57
,共3页
李振邦%应俊杰%顾承华%张扬%翟希
李振邦%應俊傑%顧承華%張颺%翟希
리진방%응준걸%고승화%장양%적희
数据挖掘%支持向量机%神经网络%决策树%出行方式识别
數據挖掘%支持嚮量機%神經網絡%決策樹%齣行方式識彆
수거알굴%지지향량궤%신경망락%결책수%출행방식식별
随着手机应用的不断普及,手机已成为一种理想的交通信息采集工具。利用基站定位技术,我们可以根据手机用户信令数据中的时间与位置信息,进行一些宏观的交通调查,例如分析交通分析单元的客流量、居住人口数量、工作人口数量、通勤OD等。由于基站定位的定位精度限制,因此过去的手机信令数据主要用于宏观分析,而在一些较为精细的交通分析中难以推广应用,例如手机用户的出行分式识别。本文通过数据挖掘方法,构建多个手机用户出行方式识别模型,并对模型效果进行评估,提出一种适用于手机用户出行方式识别模型。
隨著手機應用的不斷普及,手機已成為一種理想的交通信息採集工具。利用基站定位技術,我們可以根據手機用戶信令數據中的時間與位置信息,進行一些宏觀的交通調查,例如分析交通分析單元的客流量、居住人口數量、工作人口數量、通勤OD等。由于基站定位的定位精度限製,因此過去的手機信令數據主要用于宏觀分析,而在一些較為精細的交通分析中難以推廣應用,例如手機用戶的齣行分式識彆。本文通過數據挖掘方法,構建多箇手機用戶齣行方式識彆模型,併對模型效果進行評估,提齣一種適用于手機用戶齣行方式識彆模型。
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