Transportation Mode Detection Based on Permutation Entropy and Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Zhang, Lei
Liu, LeiJun
Bao, SuNing
Qiang, MengTing
Zou, XiaoMei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the increasing prevalence of GPS devices and mobile phones, transportation mode detection based on GPS data has been a hot topic in GPS trajectory data analysis.
Transportation modes such as walking, driving, bus, and taxi denote an important characteristic of the mobile user.
Longitude, latitude, speed, acceleration, and direction are usually used as features in transportation mode detection.
In this paper, first, we explore the possibility of using Permutation Entropy (PE) of speed, a measure of complexity and uncertainty of GPS trajectory segment, as a feature for transportation mode detection.
Second, we employ Extreme Learning Machine (ELM) to distinguish GPS trajectory segments of different transportation.
Finally, to evaluate the performance of the proposed method, we make experiments on GeoLife dataset.
Experiments results show that we can get more than 50% accuracy when only using PE as a feature to characterize trajectory sequence.
PE can indeed be effectively used to detect transportation mode from GPS trajectory.
The proposed method has much better accuracy and faster running time than the methods based on the other features and SVM classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Lei& Liu, LeiJun& Bao, SuNing& Qiang, MengTing& Zou, XiaoMei. 2015. Transportation Mode Detection Based on Permutation Entropy and Extreme Learning Machine. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075124
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Lei…[et al.]. Transportation Mode Detection Based on Permutation Entropy and Extreme Learning Machine. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075124
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Lei& Liu, LeiJun& Bao, SuNing& Qiang, MengTing& Zou, XiaoMei. Transportation Mode Detection Based on Permutation Entropy and Extreme Learning Machine. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075124
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1075124
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر