Transportsättsinformation är nödvändig för att förstå människors rörelsebeteende och reseefterfrågan uppskattning. Nuvarande tillvägagångssätt extrahera reseinformation när resan är klar. Sådana metoder är begränsade när det gäller att generera just-in-time-information för ett antal mobilitetsbaserade tillämpningar, t.ex. realtidslägesspecifik nedlåtande uppskattning. För att upptäcka transportsätten från GPS-banor har olika metoder för maskininlärning redan undersökts. De flesta av dem drar emellertid endast en enda slutsats av en viss uppsättning bevis, utan att ta hänsyn till osäkerheten i någon typindelning. Dessutom är de befintliga maskininlärningsstrategierna otillräckliga när det gäller att förklara deras resonemang. Däremot kan ett suddigt expertsystem förklara sitt resonemang i ett mänskligt läsbart format tillsammans med en bestämmelse om att dra slutsatser om olika resultatmöjligheter, men saknar maskininlärningens anpassningsförmåga och inlärningsförmåga. I denna uppsats utvecklas en ny hybridkunskapsdriven ram genom att integrera en luddig logik och ett neuralt nätverk för att komplettera varandras begränsningar. Syftet med detta papper är därför att automatisera stämprocessen för att generera en intelligent hybridmodell som kan prestera effektivt i nära realtid lägesdetektering med GPS-bana. Tester visar att en hybridkunskapsdriven modell fungerar bättre än en rent kunskapsdriven modell och enligt maskininlärningsmodellerna i samband med detektion av transportsätt.
Das m.fl. REF utvecklade en hybridkunskapsdriven ram genom att integrera luddig logik och ett neuralt nätverk för att upptäcka transportmetoder från GNSS-banor.
Detecting Urban Transport Modes Using a Hybrid Knowledge Driven Framework from GPS Trajectory
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}