Travel mode detection from GPS traj

Travel mode detection from GPS trajectories is actually
demanding for the researcher. The employed method should cope
with the complex relationship between the features that influence
the travel mode decision, but also take into consideration the
ambiguity that actually exists within these influential features.
More specifically, the most commonly used features, such as the
average speed, the average absolute acceleration and the travel
distance, are potentially interrelated. In addition, they present an
uncertainty in determining the travel modes. Furthermore, the
detection effort is particularly challenging when it is a necessary
part of the travel survey, as employed by most web-based GPS travel
surveys (Moiseeva, Jessurun, & Timmermans, 2010). In these
surveys, travel characteristics, including travel mode, are first
detected from GPS trajectories uploaded by respondents, and then
validated or corrected by them. Therefore, the detection accuracy
increases as new validated or corrected records are added to the
training set, implying that the survey system will learn over time
and thus reduce respondent burdens.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบโหมดการเดินทางจาก GPS trajectories เป็นจริงเรียกร้องสำหรับนักวิจัย วิธีการที่เจ้าของควรรับมือมีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณลักษณะที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในโหมด แต่ยังใช้พิจารณาการความคลุมเครือที่มีอยู่จริง ภายในคุณลักษณะเหล่านี้มีอิทธิพลเพิ่มเติมโดยเฉพาะ บ่อยที่สุดใช้คุณลักษณะ เช่นการความเร็วเฉลี่ย ความเร่งสัมบูรณ์เฉลี่ย และการท่องเที่ยวห่างจากที่พัก อาจเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ พวกเขามีการความไม่แน่นอนในการกำหนดวิธีการเดินทาง นอกจากนี้ การพยายามตรวจสอบถูกท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันเป็นสิ่งจำเป็นส่วนหนึ่งของการสำรวจการเดินทาง ที่จ้าง โดยส่วนใหญ่เว็บ GPS ในการสำรวจ (Moiseeva, Jessurun, & เมอร์แมนส์ 2010) ในเหล่านี้สำรวจ ลักษณะการเดินทาง รวมถึงโหมดการเดินทาง เป็นครั้งแรกตรวจพบจากการอัปโหลด โดยผู้ตอบ trajectories GPS แล้วตรวจสอบ หรือแก้ไข โดยพวกเขา ดังนั้น ตรวจสอบความถูกต้องเพิ่มขึ้นเมื่อมีเพิ่มระเบียนใหม่ตรวจ หรือแก้ไขการชุดฝึกอบรม หน้าที่ที่จะได้เรียนรู้ระบบสำรวจช่วงเวลาและช่วยลดภาระ respondent

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบโหมดการเดินทางจากไบร์ทจีพีเอสที่เป็นจริงความต้องการสำหรับนักวิจัย วิธีการที่ลูกจ้างควรจะรับมือกับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณลักษณะที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของโหมดการเดินทางแต่ยังคำนึงถึงความคลุมเครือที่จริงมีอยู่ภายในคุณสมบัติผู้มีอิทธิพลเหล่านี้. โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคุณสมบัติที่ใช้กันมากที่สุดเช่นความเร็วเฉลี่ยการเร่งความเร็วสัมบูรณ์เฉลี่ยและการเดินทางระยะทางที่มีความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้พวกเขานำเสนอความไม่แน่นอนในการกำหนดรูปแบบการเดินทาง นอกจากนี้ความพยายามการตรวจสอบเป็นสิ่งที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันเป็นสิ่งที่จำเป็นส่วนหนึ่งของการสำรวจการเดินทางในขณะที่การจ้างงานโดยส่วนใหญ่เว็บที่ใช้จีพีเอสเดินทางสำรวจ(Moiseeva, Jessurun และ Timmermans 2010) เหล่านี้ในการสำรวจลักษณะการเดินทางรวมถึงโหมดการเดินทางครั้งแรกที่มีการตรวจพบจากไบร์ทจีพีเอสที่อัปโหลดโดยผู้ตอบแบบสอบถามและจากนั้นการตรวจสอบหรือแก้ไขโดยพวกเขา ดังนั้นความถูกต้องของการตรวจสอบเพิ่มขึ้นเป็นบันทึกการตรวจสอบหรือแก้ไขใหม่จะถูกเพิ่มลงในชุดการฝึกอบรมหมายความว่าระบบการสำรวจจะได้เรียนรู้อยู่ตลอดเวลาและทำให้ลดภาระผู้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบโหมดเดินทางจาก GPS วิถีเป็นจริง
เรียกร้องให้คน ใช้วิธีควรรับมือ
กับซับซ้อน ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะที่มีผลต่อการตัดสินใจท่องเที่ยว
โหมด แต่ยังคำนึงถึง
ความคลุมเครือที่จริงแล้วภายในคุณลักษณะของผู้มีอิทธิพลเหล่านี้
มากขึ้นโดยเฉพาะ มักใช้คุณสมบัติ เช่น
ความเร็วเฉลี่ยค่าเฉลี่ยสัมบูรณ์การเร่งความเร็วและท่องเที่ยว
ระยะทางอาจเป็นคาบ นอกจากนี้ พวกเขาเสนอ
ความไม่แน่นอนในการกำหนดโหมด นอกจากนี้ การตรวจสอบความพยายาม
เป็นสิ่งที่ท้าทายโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันเป็นสิ่งที่จำเป็น
ส่วนหนึ่งของการสำรวจการเดินทาง โดยส่วนใหญ่เว็บที่ใช้ GPS เดินทางสำรวจ ( moiseeva jessurun
, , timmermans & 2010 ) ในการสำรวจนี้
,ลักษณะการเดินทาง รวมถึงโหมดท่องเที่ยว เป็นครั้งแรกที่ตรวจพบจาก GPS วิถี
อัปโหลดโดยผู้ตอบแบบสอบถามและตรวจสอบ หรือแก้ไขแล้ว
โดยพวกเขา ดังนั้น ความถูกต้อง
เพิ่มใหม่ตรวจสอบหรือแก้ไขข้อมูลจะถูกเพิ่มไปยัง
ชุดฝึกอบรม หมายถึง ระบบสำรวจจะเรียนรู้ตลอดเวลา
จึงลดภาระผู้ตอบ