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融合时空聚类和支持向量机的居民出行特征提取方法

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本发明公开了一种融合时空聚类和支持向量机的居民出行特征提取方法，包括如下步骤：步骤一、出行过程手机传感器数据采集与问卷调查填写；步骤二、查核线数据采集；步骤三、对出行过程手机传感器数据进行预处理，获取个体一日完整出行传感器数据；步骤四、出行特征识别：(1)利用时空聚类算法识别出行端点与出行时间；(2)利用支持向量机算法识别每次出行的出行方式；(3)利用查核线数据对识别结果进行验证。与现有技术相比，本发明的积极效果是：本发明方法具有识别精度高、动态性强、样本量大、调查费用较低等优势，通过循环识别即可获取该区域全部出行特征，为四阶段法预测提供良好的基础数据，为城市交通规划建设的发展提供有力保障。

著录项

公开/公告号CN110727714A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-01-24

原文格式PDF
申请/专利权人西南交通大学;
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申请/专利号CN201910997779.1
发明设计人杨飞;郭煜东;王利雷;
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申请日2019-10-21
分类号
代理机构成都天既明专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人彭立琼
地址 610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111号
入库时间 2023-12-17 05:14:15

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-25

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/2458 申请日:20191021

实质审查的生效
2020-01-24

公开

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