【摘 要】
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针对交通模式识别的问题,本文提出一种基于交通轨迹速度与角度变化有序程度的排列熵特征,利用新增排列熵特征属性进行轨迹交通模式分类.通过对GeoLIfe数据的预处理与特征提取
【基金项目】
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国家新闻出版广电总局新闻出版业科技与标准重点实验室《CNONIX国家标准应用与推广》实验“出版发行信息公共服务平台工程工具研发”(402054841608)
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针对交通模式识别的问题,本文提出一种基于交通轨迹速度与角度变化有序程度的排列熵特征,利用新增排列熵特征属性进行轨迹交通模式分类.通过对GeoLIfe数据的预处理与特征提取,在获得轨迹基本属性的基础上提取出轨迹速度与角度的排列熵,通过深度神经网络进行训练、分类.实验表明该方法分类准确率有一定提高,说明排列熵属性对识别交通轨迹类别是有效的,可提高轨迹模式识别的准确性.
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