เพื่อให้ได้ความเร็วคุณต้องมีเวลาแน่นอน ดังนั้นคุณสามารถสั่งซื้อคะแนนตามเวลาในสเปรดชีตเช่นแฟชั่นพร้อมคอลัมน์ {เวลา, X, Y} โดยการเพิ่มเวลา
นี่คือตัวอย่างที่หน่วย GPS เกือบเสร็จวงจรทวนเข็มนาฬิกา:
จุดเหล่านี้ไม่ได้รับในช่วงเวลาเท่ากัน ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้จากแผนที่เพียงอย่างเดียวในการประมาณความเร็ว (เพื่อช่วยให้คุณเห็นภาพการเดินทางครั้งนี้ฉันได้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รวบรวมค่าจีพีเอสในช่วงเวลาเกือบเท่ากันดังนั้นคุณจะเห็นว่าการเดินทางเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและช้าลงที่จุดกลางสองจุดและตอนท้าย)
เนื่องจากคุณสนใจความเร็วคำนวณระยะทางระหว่างแถวต่อเนื่องรวมถึงความแตกต่างของเวลา การแบ่งระยะทางตามความแตกต่างของเวลาให้การประมาณความเร็วทันที นั่นคือทั้งหมดที่มีให้มัน ลองดูพล็อตของการประมาณเหล่านั้นกับเวลา:
จุดสีแดงพล็อตความเร็วในขณะที่เส้นโค้งสีเทานั้นเรียบเนียนเพื่อนำทางสายตา เวลาของความเร็วสูงสุดและความเร็วสูงสุดนั้นชัดเจนจากพล็อตและได้รับจากข้อมูลอย่างง่ายดายหากคุณใช้สเปรดชีตหรือฟังก์ชันสรุปข้อมูลอย่างง่ายใน GIS อย่างไรก็ตามการประมาณความเร็วเหล่านี้เป็นสิ่งที่น่าสงสัยเพราะจุด gps มีข้อผิดพลาดในการวัดอย่างชัดเจน
วิธีหนึ่งในการรับมือกับข้อผิดพลาดในการวัดคือการสะสมระยะทางระหว่างช่วงเวลาต่างๆและใช้ในการประมาณเวลา ตัวอย่างเช่นหากข้อมูล {ความแตกต่างของเวลาระยะทาง} ที่คำนวณก่อนหน้านี้คือ
d(Time) Distance
0.90 0.17
0.90 0.53
1.00 0.45
1.10 0.29
0.80 0.11
ดังนั้นเวลาที่ผ่านไปและระยะทางทั้งหมดในช่วงเวลาสองช่วงนั้นจะได้รับโดยการเพิ่มแถวคู่ต่อเนื่องแต่ละคู่:
d(Time) Distance
1.80 0.70
1.90 0.98
2.10 0.74
1.90 0.40
คำนวณความเร็วใหม่สำหรับเวลาและระยะทางสะสม
หนึ่งสามารถดำเนินการคำนวณนี้สำหรับช่วงเวลาใดก็ได้บรรลุแผนการที่ราบรื่นและเชื่อถือได้มากขึ้นที่ค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ยการประเมินความเร็วในช่วงเวลานาน นี่คือพล็อตของข้อมูลเดียวกันที่คำนวณสำหรับช่วงเวลา 3 และ 5 ตามลำดับ:
สังเกตว่าความเร็วสูงสุดลดลงด้วยปริมาณการปรับให้เรียบ สิ่งนี้จะเกิดขึ้นเสมอ ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องที่ไม่ซ้ำใคร: คุณราบรื่นขึ้นอยู่กับความแปรปรวนในการวัดและระยะเวลาที่คุณต้องการประมาณความเร็ว ในตัวอย่างนี้คุณสามารถรายงานความเร็วสูงสุดสูงถึง 2.5 (ขึ้นอยู่กับคะแนน GPS ต่อเนื่อง) แต่มันอาจไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากข้อผิดพลาดในตำแหน่ง GPS คุณสามารถรายงานความเร็วสูงสุดต่ำสุดที่ 2.1 ตามช่วงเวลาห้าช่วงเวลาที่ราบรื่น
นี่เป็นวิธีการง่ายๆ แต่ไม่จำเป็นต้องดีที่สุด หากเราสลายข้อผิดพลาดในการระบุตำแหน่ง GPS ลงในส่วนประกอบตามเส้นทางและส่วนประกอบอื่นในแนวตั้งฉากกับเส้นทางเราจะเห็นว่าส่วนประกอบตามเส้นทางนั้นไม่มีผลต่อการประมาณระยะทางโดยรวมทั้งหมด (หากเส้นทางนั้นมีตัวอย่างที่เพียงพอ: นั่นคือคุณ อย่า "ตัดมุม") ส่วนประกอบตั้งฉากกับเส้นทางที่เพิ่มขึ้นระยะทางที่ชัดเจน สิ่งนี้อาจทำให้มีอคติประมาณการสูงขึ้น อย่างไรก็ตามเมื่อระยะทางโดยทั่วไประหว่างการอ่าน GPS มีขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับข้อผิดพลาดของระยะทางโดยทั่วไปอคตินั้นมีขนาดเล็กและอาจชดเชยการกระเพื่อมเล็กน้อยในเส้นทางที่ไม่ได้ถูกจับโดยลำดับ GPS (นั่นคือการตัดมุมบางส่วนนั้น ทำได้เสมอ) ดังนั้นจึงอาจไม่คุ้มค่าที่จะพัฒนาตัวประมาณที่ซับซ้อนกว่าเพื่อรับมือกับอคติโดยธรรมชาติเหล่านี้เว้นแต่ว่าความถี่การสุ่มตัวอย่าง GPS จะต่ำมากเมื่อเทียบกับความถี่ที่เส้นทาง "wiggles" หรือข้อผิดพลาดในการวัด GPS มีขนาดใหญ่
สำหรับบันทึกเราสามารถแสดงผลลัพธ์ที่เป็นจริงถูกต้องเนื่องจากข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลจำลอง:
การเปรียบเทียบสิ่งนี้กับแปลงก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าในกรณีนี้สูงสุดของความเร็วดิบจะประเมินค่าสูงสุดจริงสูงสุดในขณะที่ความเร็วสูงสุดในช่วงเวลาห้าช่วงเวลานั้นต่ำเกินไป
โดยทั่วไปเมื่อมีการรวบรวมคะแนน GPS ด้วยความถี่สูงความเร็วสูงสุดที่เป็นไปได้จะสูงเกินไป: มันมีแนวโน้มที่จะประเมินค่าสูงสุดจริงสูงสุด หากต้องการพูดมากกว่านี้ในตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงจะต้องมีการวิเคราะห์เชิงสถิติอย่างเต็มรูปแบบเกี่ยวกับลักษณะและขนาดของข้อผิดพลาดของ GPS ความถี่ในการรวบรวม GPS และความคดเคี้ยวของเส้นทางพื้นฐาน
