InferringTripPurposefromMobilePhoneGPSDatawithSupportVectorMachines

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SinceGlobalPositioningSystem(GPS)moduleshavebeenattachedtosmartphones,manyresearchesfocusonhowtoobtainthepersonaltrip(PT)informationfromthemobilephone.Oneofthechallengesistoinfertrippurpose(oridentifyactivitytype)fromthesecontinuousGPSdata.ThispaperfocusesonobtainingtrippurposewiththemethodologyofSupportVectorMachines(SVM)whichhasnotbeenutilizedinthisfieldintheexistingresearches.ThreedifferentkindsofSVMareappliedandone-against-restSVMshowsahigheraccuracy.Furthermore,attributesrelatedtoactivityintensivelyinfluencetheaccuracyoftrippurposeinference.Also,excluding"others"purposefromthetrippurposelistimprovestheinferenceaccuracy.Thefinalfindingisthattreatingcontinuousbusinesstripsasasinglebusinesstripwillnotalwaysimprovetheaccuracybutdemonstratesthesignificantinfluencesimultaneouslyfromattributesrelatedtoactivity,demographicandtrip.
作者：GongLei YamamotoToshiyuki MorikawaTakayuki
作者单位：DepartmentofCivilEng.,NagoyaUniversity,Furo-cho,Chikusa-ku,Nagoya,464-8603,JapanEcoTopiaScienceInstitute,NagoyaUniversity,Furo-cho,Chikusa-ku,464-8603,JapanInstituteofInnovationforFutureSociety,NagoyaUniversity,Furo-cho,Chikusa-ku,464-8603,Japan
母体文献：2015年南京第十四届亚太智能交通论坛论文集
会议名称：2015年南京第十四届亚太智能交通论坛  
会议时间：2015年4月27日
会议地点：南京
主办单位：交通运输部
语种：chi
分类号：
关键词：ITS  trippurposeinference  activitytypeidentification  GPS  SVM  supervisedmachinelearning
在线出版日期：2019年1月18日
基金项目：
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