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DERIVING TRANSPORTATION MODE SHARES ON URBAN FREEWAYS BASED ON MOBILE PHONE DATA

机译：基于移动电话数据推论城市高速公路上的交通方式份额

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An innovative method is presented in this paper to derive the transportation mode shares on urban freeways using mobile-phone trajectory information. It consists of two major parts: offline learning and online inference. The offline learning first extracts the temporal feature from the mobile-phone trajectories. By comparing to the existed link volumes, the inference parameters are calibrated through the offline learning process. The online inference determines the transportation modes for each individual mobile phone users in a real-time manner. The methodology was tested via a case study designed for both the offline learning and online inference parts. The results show the great potential of using mobile-phone trajectory information as a means to estimating the transportation mode shares.
机译：本文提出了一种创新方法，利用手机轨迹信息推导城市高速公路上的交通方式份额。它包括两个主要部分：离线学习和在线推理。离线学习首先从手机轨迹中提取时间特征。通过与现有的链接量进行比较，可以通过离线学习过程对推理参数进行校准。在线推断以实时方式确定每个单独的移动电话用户的运输方式。通过针对脱机学习和在线推理部分设计的案例研究对方法进行了测试。结果表明，利用移动电话的轨迹信息作为估算交通方式份额的巨大潜力。

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