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Detailergebnis zu DOK-Nr. 70180

Verwendung von Beschleunigungsdaten für die Bestimmung des Verkehrsmittels (Orig. engl.: Use of acceleration data for transportation mode prediction)

Autoren	E. Hato M.A. Shafique
Sachgebiete	6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Transportation 42 (2015) Nr. 1, S. 163-188, 2 B, 7 T, zahlr. Q

Die meisten aktuellen Smartphones sind - neben anderen Sensoren - mit Beschleunigungsmessern ausgestattet. Die aufgezeichneten Daten dieser Beschleunigungssensoren können für die Bestimmung des jeweils aktuell verwendeten Verkehrsmittels sehr gut verwendet werden. Sie bieten damit eine gute Alternative zu konventionellen Haushalts-Befragungen und ermöglichen eine kunden-orientierte Marketingstrategie (gezielte Werbungskampagnen). In der Studie wurde ein Vergleich zwischen den Wechseln des Preprocessing, der Auswahlmethoden für die Erzeugung der Trainingsdaten und den Klassifizierern bei der Nutzung der Sensordaten für drei Städte in Japan vorgenommen. Als Klassifizierer wurden verwendet: support vector machines (SVM), adaptive boosting (AdaBoost), decision tree und random forests. Die Ergebnisse der Übung zeigen, dass ein 125-Punkt gleitender Durchschnitt Preprocessing und Trainingsdatenauswahl proportional für alle Verkehrsmittel die Vorhersagegenauigkeit maximiert. Das random forests war besser als alle anderen Klassifizierer mit einer Vorhersagegenauigkeit von 99,8 % für alle drei Städte.