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篇名
LSTM Network for Transportation Mode Detection
並列篇名
LSTM Network for Transportation Mode Detection
作者 Sachin KumarAgam DamarajuAditya KumarSaru KumariChien-Ming Chen
英文摘要
The study of Transportation Mode Detection (TMD) has become a popular research field in recent years. It will be a crucial part of Smart mobility and Smart cities in upcoming years. In our study, using the approach of TMDataset1, we have gathered the data from different user’s Smartphones up to 5 different transportation modes. However, as the raw data contains noise, we use Feature Engineering to extract useful features from the raw dataset and convert it into different feature frames to feed into a deep learning model called Long Short-Term Memory (LSTM). We used different sized feature frames to input the LSTM network for efficient transportation mode detection and achieved up to 98% classification accuracy for five transportation modes.
起訖頁 891-902
關鍵詞 Transportation modeDeep learningLSTMFeature engineeringIntelligent transportation system
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202107 (22:4期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642021072204016  複製DOI
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