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基于EMD算法的手机切换模式判定与道路匹配方法研究的中期报告
中期报告：
1.研究背景和意义：
现代移动通信技术的快速发展，使得手机定位和数据采集技术得到了很大的提升，为交通运输领域的实时路径规划和交通流预测应用提供了可靠的数据来源。但是，目前往往仅通过GPS定位技术难以判断用户的交通工具和所处的交通模式，因此将采集到的手机传感器数据与交通模式相结合，可以更加准确地估计用户的交通模式和位置，提高路径规划和交通流预测的准确性。
本研究的目的是基于EMD算法，使用手机传感器数据进行交通模式判定，并将判定结果与道路匹配，从而实现高精度的路径规划和交通流预测。
2.研究内容和进展：
该研究主要分为以下几个步骤：
（1）手机传感器数据采集与处理。通过安卓平台的传感器API获取手机加速度和陀螺仪的数据，并进行预处理和滤波，得到清晰、准确的加速度和角速度数据。
（2）基于EMD算法进行交通模式判定。根据已采集的加速度和角速度数据，使用EMD算法取出其频率域中的特征值，通过机器学习模型进行训练，以实现对用户交通模式的判定。本阶段已完成特征提取和模型训练。
（3）道路匹配和路径规划。将交通模式判定的结果通过道路匹配算法与地图上的路网相匹配，并利用已建立的路径规划算法，实现高精度的路径规划和交通流预测。
3.预期成果和创新点：
本研究的预期成果是基于EMD算法的交通模式判定和道路匹配算法，能够准确识别用户当前的交通模式和位置，并实现高精度的路径规划和交通流预测。
创新点在于：
（1）采用EMD算法进行交通模式判定，能够提高数据处理和特征提取效率，提高识别准确率；
（2）将交通模式判定结果与道路匹配相结合，实现高精度的路径规划和交通流预测。
4.计划和展望：
下一步计划完成道路匹配算法的开发和测试，并对整个系统进行集成和优化，以实现高效、准确的路径规划和交通流预测。展望未来，我们将通过大量的实验和数据分析，进一步完善算法和优化方法，推动研究成果在实际应用中取得更好的效果和应用场景。