被动式GPS在交通行为信息提取中的应用：现状与展望

"王冬根、孙冰夏、宋喋璐等人在2014年的文章中探讨了利用被动式GPS数据进行交通行为信息提取的方法及其发展趋势。他们指出，被动式GPS技术在减轻受访者负担方面具有优势，但在获取出行细节方面存在局限。文章回顾了交通行为数据收集方法的历史，特别是基于GPS数据的处理方法的进步。接着，作者分析了当前基于被动式GPS数据的交通行为信息提取方法的优缺点和挑战。最后，他们对未来的研究方向和现代信息与通信技术（ICT）在交通行为数据收集中的应用给出了建议。" 文章中提到，被动式GPS技术虽然可以提供时空和速度信息，但缺乏出行目的、交通方式等详细信息。为了克服这一难题，研究人员致力于开发从GPS轨迹中精确提取这些关键信息的方法。这些方法包括但不限于模式识别、机器学习算法和数据分析技术，以解析复杂的GPS轨迹数据并推断出行目的和活动详情。 传统的交通行为数据收集方法，如问卷调查和面对面访谈，尽管有效，但存在数据质量、受访者配合度和数据量不足等问题。随着城市和交通规划需求的增长，对数据的时空精度和数量提出了更高要求。因此，利用被动式GPS技术进行数据收集成为一种趋势，因为它可以持续、无感知地记录个体的移动模式，从而提供更全面、更实时的数据。 未来的研究趋势可能集中在提高数据处理效率、开发更精确的信息提取算法、整合多源数据（如手机传感器数据、社交媒体信息等）以增强信息的完整性，以及利用大数据和云计算技术进行大规模数据分析。此外，结合现代ICT，如智能手机应用和物联网设备，可以实现更高效、便捷的数据收集和处理，为交通规划和管理提供更强大的支持。 关键词如“个体交通行为”、“数据收集”、“被动式GPS”、“信息提取”和“现代信息与通信技术(ICT)”表明，这篇文章关注的核心在于如何利用科技手段改进交通行为研究的数据基础，以适应不断发展的城市交通需求。文章的贡献在于梳理了该领域的现状，指出了未来的研究方向，为学者和从业者提供了有价值的参考。