平均F1 0.92
针对手机信令数据稀疏、精度低的问题，提出融合多维移动特征与轨迹时序相关性的混合识别模型，实现对个体城际交通模式的精准判断。
丁璠 · Zhang, Yongyi · 彭剑坤 · Yuming, Ge · Tao, Qu · Xingyuan, Tao · 陈峻
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 2024
混合模型融合多维移动特征和轨迹时序相关性，显著优于基线模型，识别更可靠。
在不同轨迹长度下保持高准确率，更适合实际中信令数据长度不一的场景。
实验证明混合模型在识别精度上超过现有基线模型，可用作更优解决方案。