基于智能手機的居民出行調(diào)查方法研究.doc
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基于智能手機的居民出行調(diào)查方法研究,1.57萬字 31頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要:居民出行調(diào)查是把握城市居民交通需求的基本工具,為交通規(guī)劃和交通組織提供重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而,傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查由于工作量大、調(diào)查周期長、整理和輸入數(shù)據(jù)處理麻煩等原因變得已經(jīng)不再適用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,智能手機的普及率不斷增加,一些軟...
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基于智能手機的居民出行調(diào)查方法研究
1.57萬字 31頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要:居民出行調(diào)查是把握城市居民交通需求的基本工具,為交通規(guī)劃和交通組織提供重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而,傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查由于工作量大、調(diào)查周期長、整理和輸入數(shù)據(jù)處理麻煩等原因變得已經(jīng)不再適用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,智能手機的普及率不斷增加,一些軟件的開發(fā)應(yīng)用為居民出行調(diào)查帶來了新的契機。基于此,本文探討將智能手機應(yīng)用于居民出行調(diào)查方法的研究。
本論文研究利用智能手機的GPS定位技術(shù),通過采集調(diào)查志愿者(居民)每日隨身攜帶的智能手機出行數(shù)據(jù),采集居民出行的位置和時間信息,并使用相關(guān)軟件實現(xiàn)GPS數(shù)據(jù)的后期處理,包括數(shù)據(jù)過濾、出行軌跡顯示等。同時,通過對不同交通方式軌跡特征的研究,基于模糊推理,提出了利用出行速度、出行距離和出行速度分布識別步行、自行車和機動車出行的方法,分析了居民出行特征。本文利用智能手機GPS處理后的OD出行數(shù)據(jù)與對應(yīng)出行者的出行記錄進(jìn)行比較,以檢測數(shù)據(jù)處理方法的效果,并通過實例驗證了軟件及處理方法的有效性。
關(guān)鍵詞:智能手機 居民出行調(diào)查方法 數(shù)據(jù)處理 出行方式識別
1.57萬字 31頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要:居民出行調(diào)查是把握城市居民交通需求的基本工具,為交通規(guī)劃和交通組織提供重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而,傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查由于工作量大、調(diào)查周期長、整理和輸入數(shù)據(jù)處理麻煩等原因變得已經(jīng)不再適用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,智能手機的普及率不斷增加,一些軟件的開發(fā)應(yīng)用為居民出行調(diào)查帶來了新的契機。基于此,本文探討將智能手機應(yīng)用于居民出行調(diào)查方法的研究。
本論文研究利用智能手機的GPS定位技術(shù),通過采集調(diào)查志愿者(居民)每日隨身攜帶的智能手機出行數(shù)據(jù),采集居民出行的位置和時間信息,并使用相關(guān)軟件實現(xiàn)GPS數(shù)據(jù)的后期處理,包括數(shù)據(jù)過濾、出行軌跡顯示等。同時,通過對不同交通方式軌跡特征的研究,基于模糊推理,提出了利用出行速度、出行距離和出行速度分布識別步行、自行車和機動車出行的方法,分析了居民出行特征。本文利用智能手機GPS處理后的OD出行數(shù)據(jù)與對應(yīng)出行者的出行記錄進(jìn)行比較,以檢測數(shù)據(jù)處理方法的效果,并通過實例驗證了軟件及處理方法的有效性。
關(guān)鍵詞:智能手機 居民出行調(diào)查方法 數(shù)據(jù)處理 出行方式識別