Att förstå resebeteende och reseefterfrågan är av ständig betydelse för transportsamhällen och -byråer i alla länder. Nuförtiden har försök gjorts att automatiskt sluta sig till transportslag från positionsdata, såsom de data som samlas in med hjälp av GPS-enheter, så att kostnaderna i tid och budget för den konventionella resedagboksundersökningen skulle kunna minskas avsevärt. Vissa begränsningar finns dock i litteraturen, i aspekter av datainsamlingen (urval av urvalsstorlek, studiens längd, uppgifters detaljrikedom), val av variabler (eller kombination av variabler) och slutledningsmetod (antalet transportsätt som ska användas i inlärningen). I detta dokument försöker man därför att fullt ut förstå dessa aspekter i slutändsprocessen. Vi strävar efter att lösa ett klassificeringsproblem för GPS-data i olika transportsätt (bil, promenad, cykel, tunnelbana, tåg och buss). Vi studerar först de variabler som kan bidra positivt till denna klassificering och statistiskt kvantifierar deras diskriminerande makt. Vi introducerar sedan ett nytt tillvägagångssätt för att genomföra denna slutsats med hjälp av ett ramverk baserat på klassificeringen Support Vector Machines (SVMs). Ramverket testades med hjälp av grövre GPS-data, som har undvikits i tidigare studier, för att uppnå en lovande noggrannhet på 88 % med en Kappa-statistik som återspeglar nästan perfekt överenskommelse.
Bolbol m.fl. REF införde ett ramverk som testades med hjälp av grovkorniga GPS-data baserade på SVM-klassificering.
Inferring hybrid transportation modes from sparse GPS data using a moving window SVM classification
{'venue': 'Comput. Environ. Urban Syst.', 'journal': 'Comput. Environ. Urban Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geography']}