【摘 要】
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为获取居民公交出行的换乘信息,设计了一套基于多分类支持向量机（multi-class support vector machine）的公交换乘识别方法.通过融合GPS数据和公交IC卡数据获取训练样本,利用多
【机 构】
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城市智能交通江苏省重点实验室（东南大学）,现代城市交通技术江苏高校协同创新中心（东南大学）,南昌航空大学土木建筑学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助(51338003)
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为获取居民公交出行的换乘信息,设计了一套基于多分类支持向量机（multi-class support vector machine）的公交换乘识别方法.通过融合GPS数据和公交IC卡数据获取训练样本,利用多分类支持向量机进行样本训练,选取最佳训练样本量,并采用网格搜索法结合粒子优化算法对模型参数进行标定,以获取最优SVM分类模型.测试结果显示模型分类精度可达90%.以佛山市公交车GPS数据和IC卡数据对算法进行验证,并获取公交换乘量、公交换乘比例等基本换乘数据.结果表明：算法可在少样本条件下完成公交换乘识
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