Sammanfattning av denna webbsida: Smartphones blir allt populärare dag för dag. Moderna smartphones är mer än bara anropande enheter. De innehåller ett antal high-end sensorer som ger många nya dimensioner för smartphone erfarenhet. Användningen av smartphones kan dock utvidgas från det vanliga telekommunikationsområdet till applikationer inom andra specialiserade områden, inklusive transporter. Sensorer inbäddade i smartphones som GPS, accelerometer och gyroskop kan samla in data passivt, som i sin tur kan behandlas för att dra slutsatsen att smartphone-användaren reser. Detta kommer att lösa de flesta av de brister som förknippas med konventionella reseundersökningsmetoder, inklusive partisk respons, inget svar, felaktig tidsregistrering, etc. Den aktuella studien använder sensorernas data som samlas in av smartphones för att extrahera nio funktioner för klassificering. Variabler, inklusive datafrekvens, rörliga fönsterstorlek och andelen data som ska användas för utbildning, behandlas för att uppnå bättre resultat. Slumpmässiga skogen används för att klassificera smartphone data bland sex lägen. En total noggrannhet på 99,96% uppnås, utan modus mindre än 99,8% för data som samlas in vid 10 Hz frekvens. Noggrannheten observeras minska med en minskning av datafrekvensen, men samtidigt minskar även beräkningstiden.
Shafique och Hato REF anpassade också slumpmässig skog för att klassificera smartphone data mellan olika lägen.
Travel Mode Detection with Varying Smartphone Data Collection Frequencies
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}