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基于GPS轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法
| 题名： | 基于GPS轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 杨飞;姜海航;刘好德;姚振兴;霍娅敏;周子一 |
| 作者单位： | 西南交通大学交通运输与物流学院;交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心;长安大学公路学院;东南大学交通学院 |
| 关键词： | 智能交通;交通方式识别;支持向量机;GPS轨迹数据;遗传算法;频域属性 |
| 摘要： | 基于GPS轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足，该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究，针对公交车和小汽车识别精度较低的问题，本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法，加入基于短时傅里叶变换(STFT)的频域属性，利用遗传算法(GA)对SVM的惩罚系数和核参数进行联合优化，评估不同交通状态下交通方式和方式转换点的识别效果.结果表明:频域属性的加入能够有效提升交通方式识别精度，在道路畅通状态和一般拥堵状态下，交通方式和方式转换点的识别效果均较为理想;在严重拥堵状态 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 83-89,105 |
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