Akıllı telefon algılayıcıları ve makine öğrenmesi kullanılarak ulaşım türü tespiti

Clicks: 39
ID: 276209
2016
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #79 of 96 articles by views in pamukkale university journal of engineering sciences

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Abstract
Bu çalışmada akıllı telefon algılayıcıları kullanılarak kullanıcıların ulaşım türü tespitinin yapılması amaçlanmaktadır. Bunun için kullanıcıdan yürürken, koşarken, bisiklet sürerken, araba veya otobüs ile seyahat ederken GPS (Global Positioning System), ivmeölçer ve jiroskop algılayıcılarından elde edilen veriler toplanmıştır. Veriler 12’şer saniyelik aralıklarla etiketlenmiş ve toplamda 2500 örüntü elde edilmiştir. Bu verilerden 14 öznitelik elde edilmiştir. Oluşturulan veri seti ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak testler gerçekleştirilmiştir. En iyi sonuç GPS, ivmeölçer ve jiroskop algılayıcılarının kombinasyonundan, %99.4 doğruluk oranı ile Random Forest yönteminden elde edilmiştir.
Reference Key
sagbas2016akillipamukkale Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Sağbaş, Ensar Arif ;Ballı, Serkan ;
Journal pamukkale university journal of engineering sciences
Year 2016
DOI
DOI not found
URL
Keywords

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

No comments yet. Be the first to comment on this article.