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公开(公告)号:CN115967950A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202310128846.2
申请日:2023-02-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/18 , H04W4/02 , H04W4/20 , G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于手机信令数据的特征与时序的城际出行模式辨识方法,1)建立城际出行交通网络,而后提取交通网络临近基站并为基站数据标记上路网信息,2)手机信令数据的获取和预处理,3)以基站信息为媒介关联手机信令数据和路网,构建信令数据特征表,4)基于随机森林和长短时记忆模型的混合模型,从数据特征库中提取样本数据对模型进行训练,并输出分类结果和准确率。本发明实现城际出行模式的高精度识别,在省域范围内居民跨城市细颗粒度出行模式识别和提出具有高置信度的模式识别基础上能够对已建城市间综合交通网络通勤现状进行评估,并为未来城市间综合交通网络规划和完善提供参考。
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公开(公告)号:CN115967950B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202310128846.2
申请日:2023-02-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/18 , H04W4/02 , H04W4/20 , G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于手机信令数据的特征与时序的城际出行模式辨识方法,1)建立城际出行交通网络,而后提取交通网络临近基站并为基站数据标记上路网信息,2)手机信令数据的获取和预处理,3)以基站信息为媒介关联手机信令数据和路网,构建信令数据特征表,4)基于随机森林和长短时记忆模型的混合模型,从数据特征库中提取样本数据对模型进行训练,并输出分类结果和准确率。本发明实现城际出行模式的高精度识别,在省域范围内居民跨城市细颗粒度出行模式识别和提出具有高置信度的模式识别基础上能够对已建城市间综合交通网络通勤现状进行评估,并为未来城市间综合交通网络规划和完善提供参考。
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