【摘 要】
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居民出行信息可体现居民活动规律、反映城市交通问题,是制定交通规划与管理的重要依据.利用GPS获取的轨迹数据虽具有大量时空信息但不能直接表达出行模式,需要数据处理和挖掘
【机 构】
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北京建筑大学电气与信息工程学院,建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室（北京建筑大学）,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871020,61305013);北京市教委科技计划重点项目(KZ201810016019);北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506)
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居民出行信息可体现居民活动规律、反映城市交通问题,是制定交通规划与管理的重要依据.利用GPS获取的轨迹数据虽具有大量时空信息但不能直接表达出行模式,需要数据处理和挖掘算法提取隐藏知识来识别出行模式.由于居民出行模式具有高度的非线性和复杂性,识别具有很大挑战.本文利用深度学习方法的特征学习表征优势,解决特征提取的繁琐计算或漏提特征等弊端,通过对轨迹进行去野和划分等预处理后,计算轨迹片段的运动学特征构成输入数据,提出基于卷积神经网络与门控循环单元相结合的识别出行模式方法,利用卷积神经网络的深层特征表征优势和门
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