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Trip Activity Chain Pattern Recognition and Travel Trajectory Data Mining

机译：出行活动链模式识别与旅行轨迹数据挖掘

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This study focuses on recognizing the travel modes and activity types in personal travel trajectory. Firstly the paper proposes a concept of trip-activity chain pattern to describe the general form of travel trajectory, and analyzes the structure and features of this pattern and its sub-patterns: trip sub-pattern and activity sub-pattern. Then normalized Euclidean distance measurement method is adopted to decompose the travel trajectory into trip and activity parts. Finally we apply RBFNN to solve the pattern recognition problem, which obtains an accuracy of 88.5% of travel mode recognition and 74.4% of activity type recognition.
机译：这项研究的重点是识别个人旅行轨迹中的旅行方式和活动类型。首先提出了旅行-活动链模式的概念来描述旅行轨迹的一般形式，并分析了该模式及其子模式：旅行子模式和活动子模式的结构和特征。然后采用归一化的欧几里得距离测量方法将旅行轨迹分解为旅行和活动部分。最终，我们应用RBFNN解决了模式识别问题，该模式识别出的出行模式识别精度为88.5％，活动类型识别的精度为74.4％。

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