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J-GLOBAL ID：201702284618067947   整理番号：17A1346629

大規模スマートフォンベースGPS追跡データを用いたトリップ末端同定のためのデータ駆動法【Powered by NICT】

A Data-Driven Method for Trip Ends Identification Using Large-Scale Smartphone-Based GPS Tracking Data

著者 (5件)： Zhou Chaoran (School of Transportation, Jilin University, Changchun, China) ,  Jia Hongfei (School of Transportation, Jilin University, Changchun, China) ,  Juan Zhicai (Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Fu Xuemei (Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xiao Guangnian (Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 8  ページ： 2096-2110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートフォンとインターネット調査から得られた追跡データを用いて,トリップ終点を同定するために提案したデータ駆動型機械学習法。以前の文献では,これは通常はいくつかの予め定義されたルール,有効であることが確認されたに基づいて行った。それにもかかわらず,これらのルールベース手法は,研究者自身の知識,必然的に主観的および任意に大きく依存する。,ビッグデータの時代における膨大な量のデータを処理するために十分に有効ではない。本論文では,百万のスマートフォンに基づくGPS追跡データのを目標にした。,走行速度,距離,出穂のような,属性の群は,スマートフォン保有者旅行状態を特性化するために導出した。言い換えれば,追跡点は進行または非進行の状態であると同定され,トリップ終点が容易に検出される基づいている可能性がある。ルールベース法とは対照的に,ランダムフォレストを利用分類モデルとして,分類のための予め定義された主観的ルールと関係がある。データ駆動モデルを自動的に構築した。結果は1393日のGPS追跡データとランダムフォレストを用いたに基づく迅速リコール(PR)調査データを訓練後,697日のデータ追跡にトリップ終点同定の精度は96.17%であることを示した。電流解析である個人的経験,ビッグデータの時代におけるスマートフォンに基づく調査データに有用であると期待されているがなかった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  旅行 ,  *スマートフォン ,  電流 ,  ルールベース ,  キャラクタリゼーション ,  *トリップ ,  走行速度 ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  分類モデル ,  ランダムフォレスト ,  ビッグデータ ,  エンドポイント ,  インターネット調査 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  スマートフォン ,  GPS ,  追跡 ,  トリップ ,  同定 ,  データ駆動