下車信息對公交乘客精細化分類影響研究

李軍; 區靜怡; 趙文婷

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下車信息對公交乘客精細化分類影響研究

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目前廣泛采用的公交一票制缺乏下車信息,利用一票制數據得到的乘客分類需要進行精細化分類效果評估.本研究利用包含下車站點的大規模公交票務數據,對比分析了有無下車信息下的分類模型,探究下車信息缺失對乘客分類的影響.采用分類指標和組合聚類方法對公交乘客進行精細化分類,選取中國北京市路面公交連續28 d的乘客上下車數據作為實例,分析下車信息及分類指標對分類結果的影響.結果表明,有無下車信息的2個模型均能實現乘客的有效分類,分類結果都能體現每類乘客的時空活動規律.其中,包含下車信息的分類模型能夠識別具有明顯出行距離特征的小樣本群體,如占比0.25%的長距離出行乘客等特殊群體;而缺少下車信息的分類模型類別平均占比標準差遠小于包含下車信息的分類模型,分類結果相對均衡,且各類別乘客在多維度上的規律差異顯著,更能體現分類的宏觀特征.

著錄項

來源
《深圳大學學報：理工版》 |2023年第1期|109-117|共9頁
作者
李軍; 區靜怡; 趙文婷;
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作者單位

中山大學智能工程學院;

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原文格式 PDF
正文語種 chi
中圖分類市內交通運輸;
關鍵詞
交通運輸工程; 公共交通; 乘客分類; 下車信息; 組合聚類; 出行特征;

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