文献类型：期刊文章

作　　者：杜亚朋[1,2] 雒江涛[1,2] 程克非[1,2] 唐刚[1,2] 徐正[1,2] 罗克韧[3] 余疆[3]

Du Yapeng;Luo Jiangtao;Cheng Kefei;Tang Gang;Xu Zheng;Luo Keren;Yu Jiang(Chongqing Collaborative Innovation Center for New Generation Information Network ＆ Terminal,Chongqing 400065,China;Electronic Information ＆ Networking Engineering Institute,Chongqing University of Posts ＆ Telecommunications,Chongqing 400065,China;China Mobile Communcations Group Chongqing Company Limited,Chongqing 400065,China)

机构地区：[1]"新一代信息网络与终端"重庆市协同创新中心,重庆400065 [2]重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院,重庆400065 [3]中国移动通信集团重庆有限公司,重庆400065

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：重庆市基础科学与前沿技术研究重点项目(cstc2015jcyj BX0009);重庆市科技创新领军人才计划支持项目(CSTCKJCXLJRC20)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：2311-2314

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：基于手机信令识别居民出行方式对于智慧交通规划具有重要意义。通过结合信令和导航地图数据,利用聚类算法以及时间关联性算法,实现步行、驾车、公共交通等出行方式的识别。结果表明,结合导航地图数据后识别正确率得到明显提高,与只利用手机信令的识别方法相比,整体准确率提升超过15%,具有较高的识别准确率,同时算法执行时间为187 s,效率较高。整体而言,该识别算法适合在实际工程环境中使用。

关 键 词：城市交通 出行方式识别  聚类分析 时间关联  手机信令  导航数据  

分 类 号：U491.1[物流管理与工程类]