Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper undersöker klassificeringen av transport- och fordonslägen genom att använda stordata från smartphone-sensorer. De tre typer av sensorer som används i detta papper inkluderar accelerometer, magnetometer, och gyroskop. Denna studie föreslår förbättrade funktioner och använder tre maskininlärningsalgoritmer inklusive beslut träd, K-nearest granne, och stödja vektor maskin för att klassificera användarens transport och fordonslägen. I experimenten diskuterade och jämförde vi resultatet ur olika perspektiv, inklusive noggrannheten för båda transportsätten, den verkställande tiden och modellstorleken. Resultaten visar att de föreslagna funktionerna förbättrar noggrannheten, där stödvektormaskinen ger den bästa prestandan i klassificeringsnoggrannheten medan den förbrukar den största förutsägelsetiden. I detta dokument undersöks även fordonsklassificeringsläget och resultaten jämförs med resultaten för transportsätten.
Forskarna undersökte också de diskriminerande egenskaperna REF för traditionella transportsätt.
Transportation Modes Classification Using Sensors on Smartphones
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}