基于GPS数据的交通出行模式及转换点识别算法

摘要：

GPS产生的大量数据携带了许多潜在信息.针对一段连续的GPS轨迹数据进行研究,识别GPS轨迹中的出行模式转换点;以出行模式转换点为分割点,将连续的GPS轨迹分割成多个GPS轨迹段;利用训练好的随机森林模型识别出不同GPS轨迹段的出行模式(包括步行、骑行、公交、地铁、汽车等类型),从而得到一段GPS轨迹的完整的出行模式描述.相比以前的研究,区别在于:提出一种基于低速度移动研判的出行模式转换点识别方法;新增加了"稳定速度"和"平均停留间隔"两种区别性特征,对已有基于随机森林的出行模式判定算法进行了改进.实验结果表明:改进之后的出行模式判定算法平均准确率提高了1.3％;同时,出行模式转换点识别方法大幅降低了算法的时间复杂度,使得GPS轨迹数据出行模式研判算法的F-score值提高了4％左右.

关键词：GPS、随机森林模型、转换点识别、移动窗口、交通出行模式

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;北京市自然科学基金项目;中国人民公安大学新任教师科研启动基金项目

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：61-70