隨著我國經(jīng)濟的快速增長以及城市規(guī)模的不斷擴大,人民生活水平逐漸提高。城市機動車的數(shù)量也在逐年增加。這樣的快速增長在給人們的工作生活帶來便捷的同時,也給城市交通帶來了諸多難題。居民出行調(diào)查是城市交通規(guī)劃調(diào)查的重要組成部分,同時也是獲取居民的活動-出行行為規(guī)律的重要手段。以往的居民出行調(diào)查多采用紙質(zhì)調(diào)查的方式,調(diào)查結(jié)果受志愿者對調(diào)查問題主觀認知的影響較大,數(shù)據(jù)精度較低。此外,由于調(diào)查項目較多,受訪者需耗費大量時間和精力填寫調(diào)查報告,致使拒訪率較高,回答準確度下降。隨著定位技術(shù)的快速發(fā)展,基于智能手機的GPS數(shù)據(jù)調(diào)查方法為分析居民出行行為提供了新的數(shù)據(jù)獲取手段和數(shù)據(jù)處理途徑。論文內(nèi)容主要包括以下三個部分:（1）介紹以智能手機和GPS網(wǎng)絡為基礎的居民出行調(diào)查方法。（2）基于GPS數(shù)據(jù)的出行方式識別。通過R語言編程對已收集到的上百萬條居民出行GPS數(shù)據(jù)進行處理,并提取出行時間、出行距離、速度相關特征和加速度相關特征等作為推斷出行方式的特征指標;然后,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對步行、自行車、小汽車等6種出行方式進行識別,得到90.2%的整體識別精度和85.3%的平均識別精度;最后,用識別精度進行算法比... 

【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１手機定位軟件用戶界面??

基于智能手機調(diào)查數(shù)據(jù)的居民出行行為分析???等，通過培訓，使志愿者明白出行的定義，并會對各種出行方式和出行目的進行正??斷。??數(shù)據(jù)采集??本節(jié)主要對ＧＰＳ軌跡數(shù)據(jù)的采集流程進行介紹，并對采集到的志愿者的個人、家??社會信息進行簡單的數(shù)據(jù)描述性分析。??．?１出行數(shù)據(jù)采集流程??基于智能手機的出行調(diào)查，其目的在于獲得精度較高的軌跡數(shù)據(jù)。本次ＧＰＳ數(shù)據(jù)??是通過智能手機以及龐大的手機網(wǎng)絡進行的，其具體的數(shù)據(jù)采集流程如圖２．２所示。??

??８０％，圖２．３為志愿者具體的社會經(jīng)濟屬性分布情況。從圖２．３?（ａ）中可以看出２１－３０、??３１－４０歲之間人數(shù)最多，為主要的的調(diào)查群體，志愿者人數(shù)分別超過總志愿者人數(shù)的５０％??和３５％，而其他年齡段的人數(shù)均占比較少，這足以說明在年齡代表性方面樣本存在一定??的缺陷；就學歷而言，志愿者的學歷主要以大專、本科及本科以上為主，該部分志愿者??人數(shù)達到總數(shù)的８０％以上，相對而言，高中及其以下的樣本數(shù)量較少；職業(yè)分布方面，??志愿者所從事的職業(yè)包括政府工作人員、生產(chǎn)企業(yè)人員、商業(yè)和服務業(yè)人員、個體、學??生、離退休人員以及其他職業(yè)，就調(diào)查情況而言，從事前三種職業(yè)以及其他職業(yè)的志愿??者人數(shù)最多，為主要群體；最后，對收入情況也進行了統(tǒng)計，收入在５００１至１００００元??區(qū)間的人數(shù)最多，占總?cè)藬?shù)的３５％，其次為３００１至５０００元區(qū)間的人數(shù)，比例超過總?cè)??數(shù)的３０％

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于決策樹的出租車乘客出行目的識別[J]. 潘秀琴,孫東銀.  中央民族大學學報(自然科學版). 2016(04)
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡的城市居民出行方式研究[J]. 申健,王建鋒.  計算技術(shù)與自動化. 2015(03)
[3]基于GPS定位數(shù)據(jù)的出行端點推斷[J]. 肖光年,雋志才,高晶鑫.  吉林大學學報(工學版). 2016(03)
[4]基于加速度傳感器的放置方式和位置無關運動識別[J]. 侯倉健,陳嶺,呂明琪,陳根才.  計算機科學. 2014(10)
[5]基于大規(guī)模定位數(shù)據(jù)的出行方式模糊判別研究[J]. 張德欣,劉小明,孫立光,劉杰,冉斌.  交通信息與安全. 2011(02)
[6]基于活動分析法的人類空間行為研究[J]. 柴彥威,沈潔.  地理科學. 2008(05)
[7]城市交通規(guī)劃中居民出行調(diào)查常見問題及對策[J]. 張衛(wèi)華,陸化普.  城市規(guī)劃學刊. 2005(05)

博士論文
[1]基于GPS軌跡的出行信息提取研究[D]. 張治華.華東師范大學 2010

碩士論文
[1]基于GPS數(shù)據(jù)的出行目的識別[D]. 齊厚成.吉林大學 2018
[2]基于智能手機的城市居民出行方式研究[D]. 盧軍莉.蘭州交通大學 2018
[3]基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的交通出行方式識別研究[D]. 沈云.北京交通大學 2017
[4]基于GPS數(shù)據(jù)的出行方式識別方法研究[D]. 白玉.吉林大學 2016
[5]移動網(wǎng)絡環(huán)境下城市居民出行方式判別方法研究[D]. 王瑾.中國海洋大學 2014
[6]基于AGPS手機的交通方式識別研究[D]. 閆彭.北京交通大學 2012
[7]基于移動定位數(shù)據(jù)的用戶出行模式識別[D]. 馮沖.昆明理工大學 2011
[8]基于GPS技術(shù)的出行OD調(diào)查研究[D]. 張俊峰.北京交通大學 2011
[9]基于手機網(wǎng)絡定位的OD調(diào)查的出行方式劃分研究[D]. 張博.北京交通大學 2010



本文編號：3517897