考虑出行模式和周期性的公交出行特征分析

发布时间：2018-05-18 18:49

  本文选题：智能交通 + IC卡数据　； 参考：《交通运输系统工程与信息》2016年06期

【摘要】：公交服务承载着广大城市居民日常的出行需求,深入了解居民公交出行特征是公交管理部门的迫切需要.近年来,IC卡数据已成为公交出行调查数据的新来源,能提供更全面的时空信息.本文考虑居民公交出行模式及周期性特征,提出了一套居民出行特征分析框架.首先基于IC卡数据的挖掘获取居民个体出行信息,应用DBSCAN聚类算法来检测居民的历史出行模式,并提出了基于模式划分的出行周期性分析方法;最后结合多项出行特征指标,利用K-means++算法对居民出行规律性进行聚类评价.在实例分析中,以广州市居民作为研究对象,开展了居民出行特征分析.实验结果表明了该方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对提升公交服务政策具有重要意义.
[Abstract]:Public transport service is carrying the daily travel needs of the majority of urban residents. It is an urgent need for public transport management departments to deeply understand the characteristics of public transport travel. In recent years, IC card data has become a new source of bus travel survey data, which can provide more comprehensive temporal and spatial information. In this paper, a framework for analyzing the travel characteristics of residents is proposed, considering the travel patterns and periodicity of residents. First of all, based on IC card data mining to obtain individual travel information, using DBSCAN clustering algorithm to detect residents' historical travel patterns, and proposed a pattern partitioning based trip periodicity analysis method; finally, combined with a number of trip characteristics. The K-means algorithm is used to evaluate the travel regularity of residents. In the case study, the residents of Guangzhou are taken as the research objects, and the characteristics of residents' travel are analyzed. Experimental results show the effectiveness of the method. The information excavated by the method of this paper is of great significance to improve the public transport service policy.
【作者单位】： 中山大学智能交通研究中心;广东省智能交通系统重点实验室;
【基金】：广东省科技计划项目(2014B010118002)~~
【分类号】：U491

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本文编号：1906783