公开(公告)号：CN106197460A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610443062.9

申请日：2016-06-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  何亚楠 ,  张慧永 ,  袁义欣 ,  路峰瑞 ,  齐厚成 ,  于萍 ,  吴挺 ,  吕建宇

IPC: G01C21/36

CPC classification number: G01C21/3617

Abstract: 本发明公开了一种应用GPS出行数据进行出行目的地预测的方法。具体预测方法分为三个步骤，即步骤1、确定出行目的地和划分出行目的地预测，步骤2、确定不同出行目的地预测时段的频繁到访出行目的地及每一个频繁到访出行目的地对应的支持点，步骤3、分别建立和标定工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测模型，预测出行目的地。应用本发明所述的预测方法，利用GPS出行数据进行工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测，无需传统的入户式大规模居民出行调查、无需获得道路网图，可以对所有出行方式的出行目的地进行预测，识别准确率高，适用性强。预测结果可应用于车载导航设备或手机导航软件进行实时的出行目的地推荐。

公开(公告)号：CN106197460B

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201610443062.9

申请日：2016-06-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  何亚楠 ,  张慧永 ,  袁义欣 ,  路峰瑞 ,  齐厚成 ,  于萍 ,  吴挺 ,  吕建宇

IPC: G01C21/36

Abstract: 本发明公开了一种应用GPS出行数据进行出行目的地预测的方法。具体预测方法分为三个步骤，即步骤1、确定出行目的地和划分出行目的地预测，步骤2、确定不同出行目的地预测时段的频繁到访出行目的地及每一个频繁到访出行目的地对应的支持点，步骤3、分别建立和标定工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测模型，预测出行目的地。应用本发明所述的预测方法，利用GPS出行数据进行工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测，无需传统的入户式大规模居民出行调查、无需获得道路网图，可以对所有出行方式的出行目的地进行预测，识别准确率高，适用性强。预测结果可应用于车载导航设备或手机导航软件进行实时的出行目的地推荐。

公开(公告)号：CN104504245B

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201410736368.4

申请日：2014-12-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  张慧永 ,  王潇 ,  郑雨婷 ,  白玉 ,  袁义欣 ,  何亚楠

IPC: G06F19/00 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法。具体的识别方法分为四个阶段，即第一阶段、划分状态段，第二阶段、识别活动，第三阶段、识别出行，第四阶段、识别短时活动。其中第一阶段又分为四个步骤，即步骤一、将数据点转化为数据段，步骤二、判断数据段的状态，步骤三、合并相邻同状态的数据段，步骤四、调整状态段的状态。应用本发明所述的识别方法可以基于GPS出行调查数据进行出行和活动信息识别，从而实现对所有出行、活动以及活动时间在7分钟以内的短时活动的识别，且识别精度高。

公开(公告)号：CN104504245A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201410736368.4

申请日：2014-12-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宗芳 ,  张慧永 ,  王潇 ,  郑雨婷 ,  白玉 ,  袁义欣 ,  何亚楠

IPC: G06F19/00 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法。具体的识别方法分为四个阶段，即第一阶段、划分状态段，第二阶段、识别活动，第三阶段、识别出行，第四阶段、识别短时活动。其中第一阶段又分为四个步骤，即步骤一、将数据点转化为数据段，步骤二、判断数据段的状态，步骤三、合并相邻同状态的数据段，步骤四、调整状态段的状态。应用本发明所述的识别方法可以基于GPS出行调查数据进行出行和活动信息识别，从而实现对所有出行、活动以及活动时间在7分钟以内的短时活动的识别，且识别精度高。