【摘 要】
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针对危险货物运输(危货)车辆出行链上停留节点活动类型的识别问题,提出基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型(GMM-HMM)的活动类型识别方法.对车辆GPS数据构建基于决策树的车辆起
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,北京交通大学综合交通大数据应用技术交通运输行业重点实验室
【基金项目】
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北京市交通委科研项目(T18100100);河南省交通运输厅科技项目(2019G-2-8)
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针对危险货物运输(危货)车辆出行链上停留节点活动类型的识别问题,提出基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型(GMM-HMM)的活动类型识别方法.对车辆GPS数据构建基于决策树的车辆起停检测模型,提取出行链活动节点,并通过D-OPTICS算法对活动节点聚类得到活动热区;根据活动节点的个体特征、所在出行链的亲属特征和所处热区的群体特征进行多尺度特征体系构建,通过因子分析进行降维处理;利用GMM-HMM构建危货车辆活动类型识别模型,通过Baum-Welch算法进行参数估计,并使用Viterbi算法解码隐藏状态得到出行
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