" Análisis y Detección de Puntos de Interés Casa y Trabajo en Puntos GPS

Abstract:

La detección de puntos de puntos de interés (POIs) contribuye en el planteamiento de soluciones a problemas de movilidad a través del análisis de actividades y viajes cotidianos de las personas usando datos GPS; sin embargo su detección a partir de puntos GPS es un problema difícil de resolver, debido a la imprecisión de los sensores GPS. El propósito de esta investigación es evaluar algoritmos basados en densidad, distancia-tiempo y velocidad que permitan la identificación del número mínimo de viajes que se requieren para detectar correctamente puntos de ubicación (PUs) que correspondan a POIs casa y trabajo. Considerando la información geoespacial, temporal y de viajes de entrada/salida se caracterizó los PUs para entrenar un clasificador con los algoritmos de árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de soporte. Los mejores resultados se obtuvieron con el algoritmo basado en velocidad ya que con un promedio de tres viajes se pudo detectar los PUs hasta en un 90% de exactitud. Mientras que, el mejor clasificador fue entrenado con el algoritmo de bosques aleatorios el cual permitió clasificar un PU en un POI hasta con una exactitud del 86.6%.

Año de publicación:

2018

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