14、城市公共交通出行目的地预测研究

城市公共交通出行目的地预测研究

1. 研究概述

为了预测城市公共交通出行者的目的地,主要考虑了三个步骤:
1. 从不同的出行服务提供商处收集出行数据。
2. 进行出行目的地的推断。
3. 做出出行目的地的预测。

该方法应用于欧洲一个中等规模的大都市区。以下是方法流程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[数据收集] --> B[目的地推断]
    B --> C[目的地预测]

2. 数据收集

2.1 数据来源

收集了 2013 年 1 月至 12 月波尔图大都市区城市公共交通(UPT)的一年出行数据。该网络覆盖面积 1575 平方公里,服务 175 万居民,由 126 条公交线路(城市和区域)、6 条地铁线路、1 条缆车线路、3 条有轨电车线路和 3 条铁路线路组成,由 11 个运输提供商运营,其中波尔图地铁(地铁系统)和 STCP(公交系统)是最大的提供商。

2.2 票务系统

波尔图网络基于开放式多式联运分区系统,使用名为 Andante 的可充值多式联运智能卡支付。Andante 有两种交通票:
- 签名票(Signature Titles):根据出行者年龄或经济状况收费,仅限持卡人使用,有效期为充值月份。
- 临时票(Occasional Titles):可由不同出行者使用,无个人信息,有效期根据购买的区域和时间而定。

2.3 数据信息

对于每个出行者(即每

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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