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基于手机信令大数据的交通出行方式识别

截止时间: 2021-08-24 行业分类: 电子信息 发布时间:2020-08-24 投入预算:50 万元 联系人:陆振波 江苏南京
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需求简介

交通需求预测是城市交通规划及运营的基础,能够准确地预测城市交通需求对合理管理和控制城市交通系统具有重要意义。
(1)数据运算技术:采用大数据采集与集成共享技术,研发移动式动态交通数据采集技术、固定式交通数据采集技术、基于Hadoop的关系数据抽取技术、大规模交通数据预处理技术等,为交通出行方式的识别提供运算基础环境。
(2)路网匹配技术:基于用户基站轨迹与城市道路信息的空间拓扑映射,综合图论路径算法,实现个人出行基站位置轨迹与真实城市路网的匹配映射。深挖手机信令数据的特性,综合路网特征如是否存在公交线路、单行道、高架,对路径进行匹配,提高路径匹配的精度,这一步是方式识别的技术基础,其精度高的情况下能大大提高方式识别的精度。
(3)方式识别模型技术:基于云计算及人工智能技术的交通大数据挖掘模型建立。应用云计算、人工智能等技术,研究高效数据挖掘与机器学习算法;对方式识别中需用到的数据挖掘和机器学习技术模型和算法展开应用研究。这一步是方式识别的关键技术,模型的选择,参数的选择直接关系到模型的精度。在保证模型精度的基础上还应该考虑模型的可移植性。
1、硬性指标(如:具体参数等,可根据实际情况增减条目。)
① 路径匹配精度85%以上;
② 交通出行方式识别80%以上;
③ 申请专利2-3篇。

相关需求信息

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