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基于智能手机大数据的交通出行方式识别研究: 收藏
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引用; 《计算机应用研究》2016年第12期33卷 3527-3529,3558页; 作者：李喆孙健倪训友上海市政交通设计研究院有限公司综合交通所上海200030 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院海洋工程国家重点实验室上海200240 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院交通研究中心上海200240; 智能手机时代所产生的大数据能够为交通研究者带来大量信息,基于智能手机采集交通出行大数据,再利用基于粒子群的支持向量机模型进行交通出行方式识别研究。在分析数据特点的基础上提出用于建模的特征变量,之后使用粒子群算法优化支持...; 智能手机时代所产生的大数据能够为交通研究者带来大量信息,基于智能手机采集交通出行大数据,再利用基于粒子群的支持向量机模型进行交通出行方式识别研究。在分析数据特点的基础上提出用于建模的特征变量,之后使用粒子群算法优化支持向量机参数,并基于成都市的实证数据进行模型的训练与出行方式识别研究。研究结果表明,该模型识别正确率为95.1%,高于决策树、BP神经网络、基于网格搜索的支持向量机模型,且该模型在时间效率方面具有明显的优越性,因而在出行方式识别方面具有良好的现实意义。; 来源：详细信息评论

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