基于移动数据的用户出行方式识别研究

摘要：

为研究智能手机所采集到的位置数据在识别用户出行方式领域的应用,首先,比选出速度、速度的百分位数、轨迹点数量占比、出行距离、停止率这5个适用于移动终端定位数据区分出行方式的特征变量,并对各特征变量的判别阈值进行了定义.然后,针对基站分布导致的数据偏差和位置信息漂移等问题,采用扇形定位结合地图匹配技术对数据进行了修正,进而在对时间阈值和距离阈值分割的基础上提出了移动终端用户出行链的获取方法.接着,建立C4.5决策树模型,以此判别移动终端用户的出行方式.最后,基于在某地区采集的7 000部移动终端的位置数据(包含:终端编号、定位时刻、经度、纬度)来对用户的出行方式进行研究.结果表明,模型在区分机动车和非机动车时准确率较高,达到了90％以上;在进一步区分中,如区分步行与自行车以及公交车和小汽车的出行上准确率相对较低,但也达到了80％以上的精度.

关键词：移动终端、位置数据、出行方式、城市规划、决策树、C4.5算法

所属期刊栏目：4

分类号：U491.13(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金项目61872037;国家自然科学基金项目61833002;深圳市交通公用设施建设项目BYTD-KT-002-2

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：47-54