作者：杨飞,郭煜东,JINJP,吴海涛 单位：长安大学 出版：《交通运输工程学报》2020年第01期 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYGC2020010220 DOC编号：DOCJYGC2020010229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 应用手机传感器与调查问卷，同步采集了校园内高校学生2周的真实出行轨迹；考虑了真实出行环境下的手机传感器数据特征，结合高斯滤波预处理数据，根据轨迹点的时空聚类特性，用时空聚类算法识别了出行端点和出行时间，结合轨迹点速度、加速度特征，利用支持向量机识别了出行方式；将手机传感器数据与调查问卷、查核线数据对比，分析了手机传感器数据出行特征识别的准确程度，验证了出行特征的提取效果。分析结果表明：手机传感器与问卷调查识别出行链的成功匹配比例为81.66%，说明手机传感器数据可有效记录出行轨迹；时空聚类算法参数中核心点空间半径为26.92 m，最小样本点为129，时间约束为129 s时，出行端点识别准确率为93.02%，出行时间识别准确率为90.84%，说明手机传感器识别出行端点和出行时间的效果较好；当支持向量机设置类型为经典支持向量机，核函数为径向基函数，惩罚系数为0.797，核参数为2.260时，出行方式识别准确率为89.86%，即利用手机传感器能够有效识别出行方式。可见，手机传感器数据识别结果合理，能为手机传感器数据应用于实际出行调查做支撑。

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