基于手机信令数据的用户出行方式识别

摘要：

基于通信网络获取的手机信令数据,挖掘用户出行轨迹,在传统模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means algorithm,FCMA)的基础上,依据出行方式的先验知识构建初始隶属度函数,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系更加敏感的马氏距离,提出基于改进模糊C均值聚类算法的出行方式识别模型,对长春市区范围内用户的三种常见出行方式,即步行、自行车、机动车进行识别,并从用户出行距离、出行时耗、平均行程速度三方面验证了模型识别结果的准确性.

关键词：手机信令数据、模糊C均值聚类算法、出行方式识别

所属期刊栏目：44

分类号：U491.1(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金11671170

在线出版日期：2021-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：134-142