使用特征工程和噪声去除预测GPS轨迹的交通方式
摘要：从GPS（全球定位系统）轨迹中了解交通方式是数据移动领域中的一个重要主题。本文提出了一个预测交通方式的框架。该框架包括五个步骤：（i）数据准备，将GPS点分组为轨迹样本；（ii）生成点特征；（iii）提取轨迹特征；（iv）去除噪声；（v）归一化。我们展示了提取新的点特征（包括方位角速率、方位角速率的变化率以及全局和局部轨迹特征，如中位数和百分位数）能够使许多分类器达到高准确率（96.5％）和f1（96.3％）得分。我们还展示了噪声去除任务对所有测试模型的性能影响。最后，我们通过与最先进的交通方式预测策略进行比较的实证测试结果显示，我们的框架具有竞争力，并且优于大多数其他方法。
作者：Mohammad Etemad, Amilcar Soares Junior and Stan Matwin
论文ID：1802.10164
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2019-02-22