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基于支持向量机的出行链活动类型识别研究被引量：5: 2010年; 基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究.首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统(GIS)提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率.结果表明:在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.; 杨扬姚恩建岳昊刘宇环; 关键词：城市交通出行链模式识别支持向量机

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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(2009JBM056)