陳儉新，趙紅領(lǐng)，李潤知，李春雷，王宗敏

（1.鄭州大學(xué) 河南省高等學(xué)校信息網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)學(xué)科開放實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州450000；2.鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 鄭州450001；3.中原工學(xué)院 電子信息學(xué)院，河南 鄭州450007）

0 引 言

出行模式識(shí)別主要根據(jù)出行者的行為特征及位置信息對(duì)出行方式進(jìn)行分類，識(shí)別結(jié)果能夠?yàn)橹悄芙煌ň?xì)誘導(dǎo)、實(shí)時(shí)路況以及市政決策提供有力依據(jù)［1，2］。文獻(xiàn) ［3－5］使用專業(yè)GPS設(shè)備采集數(shù)據(jù)，采購專用設(shè)備增加實(shí)驗(yàn)開銷，出現(xiàn)位置參數(shù)偏移時(shí)校準(zhǔn)困難，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間受限。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過移動(dòng)終端對(duì)出行數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，具有快速部署、成本低、數(shù)據(jù)傳輸便捷的優(yōu)點(diǎn)；文獻(xiàn) ［6］通過智能終端采集GPS、加速度傳感器、磁場傳感器、溫度參數(shù)，該方法所用統(tǒng)計(jì)方法復(fù)雜，算法收斂速度慢；文獻(xiàn) ［7，8］將移動(dòng)端采集GPS數(shù)據(jù)與路網(wǎng)信息結(jié)合，在路況擁堵情況下，通過GPS提供的車速、距離參數(shù)難以區(qū)別不同交通方式；鄭宇等［9］采用基于圖論的后處理算法對(duì)移動(dòng)終端采集的GPS 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但未對(duì)GPS 位置數(shù)據(jù)進(jìn)行糾偏處理。

本文基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，提出了一種改進(jìn)的出行模式識(shí)別方法。該方法通過移動(dòng)終端采集了詳細(xì)的出行GPS參數(shù)和加速度參數(shù)，綜合選擇處理后的速度值和三軸加速度值作為出行方式識(shí)別特征。隨后，本文提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法—ALBP算法，進(jìn)一步提高了算法效率和識(shí)別效果。另外，根據(jù)國內(nèi)外主要交通方式現(xiàn)狀，本文增加了對(duì)電動(dòng)自行車出行方式的識(shí)別。

1 出行方式特征選擇

1.1 最大速度

采集到的速度數(shù)據(jù)序列為 （V1，V2，…，Vn），為了防止GPS采集的瞬間誤差，選取3 個(gè)最大速度取平均值，如式 （1）所示

1.2 速度中值

速度中值VMID為當(dāng)次GPS 采集到的所有數(shù)據(jù)的中間值，在速度數(shù)據(jù)序列 （V1，V2，…，Vn）中通過排序得到。

1.3 平均速度

本文平均速度VAVG選取一段時(shí)間的總路程L 除以時(shí)間T

由于GPS返回的是地球的經(jīng)緯度，這里使用Haversine公式根據(jù)起止點(diǎn) （S，D）經(jīng)緯度計(jì)算路程［4］如式 （3）所示

其中，S（s，Фs），D（d，Фd）：s，d 分別為起止點(diǎn)的緯度，Фs，Фd分別為起止點(diǎn)的經(jīng)度，R 為地球半徑。

1.4 三軸加速度幅度值

5種不同的出行模式在出行暢通情況下可以通過GPS速度信息加以識(shí)別，但在某些情況下，如堵車等，每種交通方式在速度上很難顯示出其獨(dú)特的特征，加速度特征是每種交通方式特有的特征［4，10］，5種交通方式垂直方向上加速度特征如圖1所示。步行和自行車的波動(dòng)性特征最為顯著，電動(dòng)車和小汽車波動(dòng)性比步行小，公交車最為穩(wěn)定，波動(dòng)性最小。針對(duì)文獻(xiàn) ［2］中提到數(shù)據(jù)采集設(shè)備必須按照垂直等方式放置來采集三軸加速度的問題，通過取模的方式能夠很好的消除這種方法采集數(shù)據(jù)的軸間數(shù)據(jù)干擾。公式如下

式中：（Marx，Mary，Marz）——某種交通方式三軸的幅度值。

1.5 三軸加速度方差

方差能夠表示不同出行方式的波動(dòng)性特征，值越大，波動(dòng)性越大［6］。本實(shí)驗(yàn)首先分別計(jì)算3 個(gè)方向上的方差，如式 （5）所示

圖1 5種出行方式垂直方向上加速度典型波動(dòng)

本組共1到n，共n個(gè)值，A1到An為某方向上加速度值，AAVG為同一方向上加速度平均值。為了避免設(shè)備放置方向帶來的波動(dòng)性干擾，三軸加速度方差同樣采用類似取模的方法

式中：（Varx，Vary，Varz）——某種交通方式三軸的加速度方差。

1.6 三軸加速度向量的模

為了使手機(jī)的放置位置不影響加速度數(shù)據(jù)的采集，本文采用三軸加速度取模的方式處理三軸加速度［3］

式 中：Accelmag——三 軸 加 速 度 的 模，（Accelx，Accely，Accelz）——三軸加速度。

2 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)性肼暭安淮_定因素的數(shù)據(jù)建立高維非線性映射關(guān)系，被大量應(yīng)用于解決實(shí)際問題［11，12］。由于傳統(tǒng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有：收斂速度慢、假飽和、穩(wěn)定性差、容易陷入局部最小的缺點(diǎn)［13］。本文提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：ALBP算法用于出行模式識(shí)別，該方法通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動(dòng)量項(xiàng)提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和穩(wěn)定性。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的正向傳輸與權(quán)值的反向調(diào)整兩個(gè)階段，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)正向傳輸階段，輸入值通過隱層到達(dá)輸出層由激發(fā)函數(shù)輸出，權(quán)值不變；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)允許誤差值的大小判斷是否進(jìn)行反向調(diào)整，若需要調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)誤差信號(hào)的大小進(jìn)行的調(diào)整。通過不斷的學(xué)習(xí)、調(diào)整，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果與目標(biāo)之間的差距縮小在一定范圍內(nèi)［14，15］。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出關(guān)系如下

其中，αk－1（j）為第k－1層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出，wk（i，j）為第k層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)第j 個(gè)輸入的權(quán)值，θk（i）為第k層神經(jīng)元的閾值，μk（i）為神經(jīng)元的輸入，函數(shù)f（x）為激勵(lì)函數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)在輸出層得到的實(shí)際輸出為γ（k），訓(xùn)練數(shù)據(jù)的目標(biāo)輸出為β（k），誤差為

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)誤差δ（k）的大小判斷是否進(jìn)行反向權(quán)值調(diào)整以及調(diào)整量的大小。

傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整公式為

式中：Δω（k）——第k次迭代權(quán)值的修正量，η——學(xué)習(xí)率，E（k）——第k次迭代的誤差，ω（k）——第k 次迭代的連接權(quán)值，ν（k）——激勵(lì)輸出。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法調(diào)整權(quán)值時(shí)，如果誤差曲面上會(huì)存在梯度近似為零的點(diǎn)，此時(shí)的誤差能夠滿足局部最小。根據(jù)式 （11），此時(shí)權(quán)值的變化量隨著誤差的減小而達(dá)到極小，造成網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)到達(dá)最優(yōu)的假象。通過添加動(dòng)量項(xiàng)，避免了權(quán)值調(diào)整過分依賴學(xué)習(xí)率的現(xiàn)象。添加了動(dòng)量項(xiàng)的權(quán)值修正公式如下

其中，λ＊Δω （k－1）為動(dòng)量項(xiàng)。由式 （12）可知，動(dòng)量λ能夠表示上次權(quán)值變化量對(duì)本次權(quán)值的影響程度。如果前一次修正量過大，可以通過調(diào)整λ的方法減少本次修正量，達(dá)到了減少振蕩的效果，反之亦然。

2.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的反向傳播算法 （ALBP）

增加了動(dòng)量和學(xué)習(xí)率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種重要實(shí)現(xiàn)形式，本文基于可變學(xué)習(xí)率的反向傳播算法改進(jìn)得到自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的反向傳播算法，通過自適應(yīng)改變學(xué)習(xí)率的大小加速網(wǎng)絡(luò)收斂速度。由于誤差曲面的隨機(jī)波動(dòng)性以及對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度的不同要求，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中使用統(tǒng)一的學(xué)習(xí)率η 和動(dòng)量λ 不能根據(jù)誤差大小及時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)收斂速度。根據(jù)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)路誤差函數(shù)的梯度特性，使得在誤差曲線稀疏的地方，誤差下降緩慢；如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用固定學(xué)習(xí)率，若學(xué)習(xí)率η過小時(shí)，權(quán)值收斂過慢，η過大將可能使權(quán)值跳過最優(yōu)學(xué)習(xí)率產(chǎn)生震蕩現(xiàn)象。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，若本次訓(xùn)練誤差E（k）大于上次誤差E（k－1）的ξ倍 （ξ取值在1.01到1.10之間）［14］，表明本次訓(xùn)練權(quán)重增加過大，應(yīng)立即減小，避免越過梯度曲面最佳權(quán)值；若本次訓(xùn)練誤差E（k）小于上次誤差E（k－1）的 （2－ξ）倍，表明誤差正在減小，需要增加學(xué)習(xí)率以加快收斂速度［14］；故學(xué)習(xí)率大小與誤差變化量及上輪訓(xùn)練的學(xué)習(xí)率相關(guān)。本文對(duì)學(xué)習(xí)率的改進(jìn)公式如下

式中：ε——學(xué)習(xí)率的初始值；N，M——兩個(gè)集合

若E （k）∈N 表示本次誤差相對(duì)于上次誤差正處在穩(wěn)定范圍內(nèi)則保持學(xué)習(xí)率，即本次學(xué)習(xí)率η（k）與上次學(xué)習(xí)率η（k－1）相同；若E（k）∈M，則表示本次誤差超出了相對(duì)于上次誤差的一定波動(dòng)范圍；若E（k）增大表明誤差增大，需要減小學(xué)習(xí)率，根據(jù)式 （14）可知η（k）將減小，若E（k）減小表明網(wǎng)絡(luò)誤差正在減小，需要加大學(xué)習(xí)率以加快收斂速度，則η（k）增大。由于正態(tài)分布函數(shù)具有均勻變動(dòng)性及集中性等特性，且其因子及因變量在因子正方向上負(fù)相關(guān)，符合學(xué)習(xí)偏差與學(xué)習(xí)率的變化規(guī)律。根據(jù)正態(tài)分布一定區(qū)域內(nèi)收斂快的特點(diǎn)，能夠使學(xué)習(xí)率在誤差較大時(shí)快速收斂，根據(jù)以上學(xué)習(xí)率變化規(guī)律，本文采用改進(jìn)的正態(tài)分布函數(shù)em－E（k）2×η（k－1）調(diào)整學(xué)習(xí)率的變化。

根據(jù)文獻(xiàn) ［14，15］可知，最短學(xué)習(xí)時(shí)間權(quán)值處于［0.3，0.8］區(qū)間，故上式中將λ值調(diào)整在0.2到1的范圍。式 （17）中誤差對(duì)權(quán)值的梯度反映了誤差曲面的曲折程度，如果曲面進(jìn)入陡峭區(qū)域，梯度增大，則式 （17）指數(shù)項(xiàng)值減小，降低動(dòng)量值，能夠抑制誤差的劇烈波動(dòng)；當(dāng)曲面進(jìn)入平坦區(qū)域，梯度減小，則式 （17）指數(shù)項(xiàng)值值增加，增加動(dòng)量值，加快網(wǎng)絡(luò)收斂。

綜合學(xué)習(xí)率、動(dòng)量改進(jìn)后自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的反向傳播算法—ALBP算法，算法流程如圖2所示。

圖2 ALBP算法流程

在ALBP算法中，學(xué)習(xí)率根據(jù)誤差E（k）與上次誤差E（k－1）的比較進(jìn)行自適應(yīng)增減，若本次誤差值屬于N，表明誤差偏差小，目前學(xué)習(xí)率有效，只需對(duì)動(dòng)量進(jìn)行微調(diào)；若本次誤差屬于M，表明當(dāng)前誤差較大或?qū)W習(xí)率適應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)，故需要進(jìn)一步調(diào)整；此外，當(dāng)誤差E（k）＜ξ×E（k－1）時(shí)權(quán)值更新是接受的，否則只對(duì)學(xué)習(xí)率進(jìn)行調(diào)整。

3 設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

實(shí)驗(yàn)所用采集數(shù)據(jù)工具為Android智能手機(jī)，處理數(shù)據(jù)在服務(wù)器端進(jìn)行，主要配置為：Intel（R）Core（Tn）i3－2100CPU、4GRAM、500G HDD。

3.1 方案整體流程

方案整體包含3個(gè)大部分：出行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、出行模式識(shí)別。主要流程如圖3所示。

圖3 出行模式識(shí)別主要流程

出行數(shù)據(jù)采集階段：首先，開發(fā)智能手機(jī)端數(shù)據(jù)采集軟件，通過志愿者對(duì)出行中的位置及動(dòng)作參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，數(shù)據(jù)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器端。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段：第一步，去除干擾數(shù)據(jù)，如：經(jīng)緯度為0 的點(diǎn)。隨后采用設(shè)定的時(shí)間片段對(duì)GPS和加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，按照文中第一部分的特征計(jì)算方法，統(tǒng)計(jì)出行數(shù)據(jù)特征并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。出行模式識(shí)別階段：通過改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)處理后的出行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后對(duì)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行測試識(shí)別。

3.2 數(shù)據(jù)采集軟件的開發(fā)

實(shí)驗(yàn)通過開發(fā)Android智能手機(jī)軟件采集用戶的GPS和加速度傳感器數(shù)據(jù)。首先，根據(jù)Android 系統(tǒng)開源性，通過Android應(yīng)用程序接口調(diào)用手機(jī)的GPS和加速度傳感器，對(duì)GPS和加速度傳感器進(jìn)行設(shè)置。根據(jù)文獻(xiàn) ［4，7］在GPS采集頻率上的研究，本實(shí)驗(yàn)將采集GPS 頻率為1 HZ，加速度采集頻率為10HZ。然后，將采集到的GPS數(shù)據(jù)采用百度地圖API進(jìn)行糾偏［16］。使用Android異步處理機(jī)制Handler（），監(jiān)聽的同時(shí)異步傳輸數(shù)據(jù)。本文采用Http協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在服務(wù)器端，通過Tomcat運(yùn)行編寫的Servlet服務(wù)程序?qū)χ悄苁謾C(jī)端采集到的參數(shù)進(jìn)行接收、存儲(chǔ)。

3.3 出行數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)室十名志愿者在一個(gè)月時(shí)間內(nèi)采集的上下班出行及出差時(shí)的交通數(shù)據(jù)，包含步行、自行車、電動(dòng)自行車、公交、小汽車5種出行方式。通過安裝自主開發(fā)的智能手機(jī)數(shù)據(jù)采集軟件記錄GPS信息和加速度信息，GPS信息類的數(shù)據(jù)項(xiàng)和加速度信息類的數(shù)據(jù)項(xiàng)見表1、表2。

表1 GPS信息類的數(shù)據(jù)項(xiàng)

表2 加速度信息類的數(shù)據(jù)項(xiàng)

表1中time 為當(dāng)前時(shí)間，latitude，longitude 為采集GPS的經(jīng)緯度信息，speed為當(dāng)前速度信息，bearing為當(dāng)前方位角信息。表2中，x，y，z分別代表當(dāng)前手機(jī)三軸加速度值。實(shí)驗(yàn)采集原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)見表3。

表3 采集原始數(shù)據(jù)詳情

實(shí)驗(yàn)將每天采集到的數(shù)據(jù)分類別進(jìn)行處理，由于采集數(shù)據(jù)量較大，使用Java語言編程對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析。實(shí)驗(yàn)首先去除采集到原始數(shù)據(jù)的干擾數(shù)據(jù)；隨后，對(duì)于不同出行方式數(shù)據(jù)，分別按照GPS和加速度兩組統(tǒng)計(jì)3min內(nèi)信息，統(tǒng)計(jì)方式按照文章第二部分：出行方式特征選擇，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)；隨后將統(tǒng)計(jì)后的數(shù)據(jù)匯總寫入特征數(shù)據(jù)庫。訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前需要做標(biāo)準(zhǔn)化處理，實(shí)驗(yàn)采用Sigmoid函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)。為了保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的外推能力，實(shí)驗(yàn)將數(shù)據(jù)壓縮在 ［0.2，0.8］區(qū)間［12，13］，標(biāo)準(zhǔn)化公式為式 （18）

式中：u——標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值，ui——同列數(shù)據(jù)的第i個(gè)值，umin——標(biāo)準(zhǔn)化同列數(shù)據(jù)的最小值，umax——標(biāo)準(zhǔn)化同列數(shù)據(jù)的最大值。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

文獻(xiàn) ［17］將數(shù)據(jù)分析的時(shí)間片段設(shè)置為2min，根據(jù)文獻(xiàn) ［18，19］國內(nèi)主要城市平均交通燈時(shí)間在90s到120s，同時(shí)，為了更充分采集交通數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)將數(shù)據(jù)分析時(shí)間片段長度設(shè)計(jì)為3min。通過對(duì)采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，實(shí)驗(yàn)共得到出行特征數(shù)據(jù)3200，選擇2000 條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余1200條作為測試數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)首先測試了ALBP 算法的性能，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用單隱藏層，隱藏層節(jié)點(diǎn)共13 個(gè)，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為3000次，選擇測試數(shù)據(jù)中的200條數(shù)據(jù)測試學(xué)習(xí)效果。實(shí)驗(yàn)將四組BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對(duì)比，其中，第一組數(shù)據(jù)為普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后所得結(jié)果，第二組為添加了學(xué)習(xí)率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后所得結(jié)果，第三組為添加了固定的學(xué)習(xí)率和動(dòng)量的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后所得結(jié)果，第四組為基于ALBP算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第二組學(xué)習(xí)率設(shè)為0.6，第三組中動(dòng)量設(shè)為0.4、學(xué)習(xí)率設(shè)為0.7，第四組中動(dòng)量初始值ε設(shè)為0.7，ξ設(shè)為1.05，m 設(shè)為0.9，實(shí)驗(yàn)過程中每隔50次訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)一次出錯(cuò)率，共得到4組，每組60個(gè)出錯(cuò)率數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖4所示。

圖4 在指定條件下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)與出錯(cuò)率曲線

橫軸表示訓(xùn)練次數(shù)，縱軸表示出錯(cuò)率。由圖可知：未添加學(xué)習(xí)率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)震蕩較為強(qiáng)烈，學(xué)習(xí)效果會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)性；在第二組訓(xùn)練中，增加了學(xué)習(xí)率盡管準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高，但是收斂速度依然較慢，在曲線中存在平坦區(qū)域，表明學(xué)習(xí)率無法適應(yīng)當(dāng)前的錯(cuò)誤率變化；第三組中由于動(dòng)量的加入，結(jié)果中未出現(xiàn)較為平直的區(qū)域，表明動(dòng)量能夠使網(wǎng)絡(luò)持續(xù)收斂跳出平坦區(qū)域；基于ALBP算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和動(dòng)量，對(duì)網(wǎng)絡(luò)誤差反映更加敏感，收斂速度有了較大提升。實(shí)驗(yàn)對(duì)余下的1000條出行數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果見表4。

表4 5種交通模式的識(shí)別效果

根據(jù)識(shí)別結(jié)果，步行速度特征和加速度有規(guī)律的振動(dòng)特征較其它方式明顯，在識(shí)別的準(zhǔn)確率上最高。自行車、電動(dòng)自行車的速度跨度較大，容易被系統(tǒng)識(shí)別為其它方式，如電動(dòng)車有時(shí)速度較快，加速度特征較為平穩(wěn)，會(huì)被識(shí)別為小汽車。電動(dòng)自行車、公交車、小汽車由于其固有的機(jī)械特性，在速度、加速度上會(huì)出現(xiàn)相似的特征，本文采用速度中值、加速度幅度值以及加速度方差能夠在一定程度上對(duì)其進(jìn)行區(qū)別。

根據(jù)對(duì)識(shí)別精度的要求以及采集設(shè)備數(shù)據(jù)流量限制，可以只使用GPS數(shù)據(jù)或加速度數(shù)據(jù)對(duì)出行模式進(jìn)行識(shí)別。目前，文獻(xiàn) ［20，21］通過GPS數(shù)據(jù)，利用模糊識(shí)別，結(jié)合出行速度、距離及出行時(shí)間對(duì)出行方式進(jìn)行識(shí)別。文獻(xiàn)［22］采用加速度數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)了加速度的均值、方差、中值、最小值、最大值、四分位數(shù)間距及相關(guān)系數(shù)特征，使用WEKA 提供的決策樹算法對(duì)出行特征進(jìn)行分類識(shí)別。文獻(xiàn) ［4］同時(shí)使用了GPS 和加速度傳感器數(shù)據(jù)，通過深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)出行方式進(jìn)行了分類識(shí)別。

實(shí)驗(yàn)將本文方案與上述3 種方案進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見表5。

文獻(xiàn) ［20］方案基于GPS數(shù)據(jù)對(duì)出行模式進(jìn)行識(shí)別，主要使用已有的出行模式模糊判別方案，根據(jù)出行速度、時(shí)間、距離判別出行方式。但GPS數(shù)據(jù)在反映出行方式特征上仍存在不足。如在擁堵條件下，公交車、小汽車的速度特征與其它交通方式相近，識(shí)別結(jié)果上會(huì)產(chǎn)生混淆。同時(shí)，對(duì)于每種出行方式，其振動(dòng)特性是獨(dú)特的，出行加速度特征能夠較好反映出行方式。文獻(xiàn)［22］方案在使用加速度數(shù)據(jù)的情況下，分析了出行方式加速度特征。根據(jù)不同交通方式在三軸的波動(dòng)幅度的不同，其識(shí)別效果好于基于GPS數(shù)據(jù)的情況。但以8s作為時(shí)間跨度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)加速度的采集頻率為0－4 Hz，加速度采集頻率較小，不能夠很好捕捉運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)，在識(shí)別效果上弱于本方案。文獻(xiàn) ［4］綜合考慮了GPS參數(shù)和加速度參數(shù)，使用了加速度均值，但未對(duì)三軸加速度進(jìn)行綜合處理。當(dāng)手機(jī)放置方位不同時(shí)，采集數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)不一致的情況，即原本x軸的數(shù)據(jù)會(huì)被寫成y軸數(shù)據(jù)，出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致問題，在識(shí)別機(jī)動(dòng)車類出行方式時(shí)低于本方案提出的方法。本文將三軸加速度進(jìn)行取模處理，引進(jìn)加速度變化量的同時(shí)，注重了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。在時(shí)間復(fù)雜度上，文獻(xiàn) ［4］方案中深度置信網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度依賴于訓(xùn)練集中輸入的個(gè)數(shù)以及所含隱含單元數(shù)的多少；文獻(xiàn) ［20］方案中采用道路匹配及模糊識(shí)別算法，區(qū)域內(nèi)道路數(shù)量對(duì)算法性能影響較大；文獻(xiàn) ［22］方案中決策樹算法由于執(zhí)行每層時(shí)都需要掃描訓(xùn)練元組集D，元組集合D 的大小對(duì)決策樹收斂影響較大；本文算法基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，算法復(fù)雜度取決于訓(xùn)練次數(shù)m 以及權(quán)重?cái)?shù)組長度。

表5 不同出行模式識(shí)別方案識(shí)別效果

5 結(jié)束語

本文基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)了出行數(shù)據(jù)采集軟件，采集了一定量的出行數(shù)據(jù)，研究了步行、自行車、電動(dòng)自行車、公交車、小汽車5種交通模式出行參數(shù)特征；采用了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ALBP算法對(duì)5種交通模式進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的ALBP算法加快了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，提高了識(shí)別效果。出行模式識(shí)別結(jié)果表明本文方案克服了傳統(tǒng)方法中出行數(shù)據(jù)采集設(shè)備受限、特征參數(shù)不明顯、GPS數(shù)據(jù)糾偏困難的缺陷，能夠取得良好的出行模式識(shí)別效果。

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