基于隐马尔可夫模型的公交乘客出行链识别方法

发布时间：2020-12-15 23:22

　　以公交IC卡数据为基础,结合公交站点周边土地类型及乘客时空转移序列构建隐马尔可夫模型对乘客的出行目的进行识别,继而实现完整乘客公交出行链的提取。采用石家庄某一工作日的公交IC卡数据来实现模型,并与同日期的公交乘客出行调查数据对比,结果表明模型与实际调查结果较为吻合,工作日公交乘客出行链以通勤类出行链为主,总占比达81.87%,通勤活动具有很强的时效性。本文模型为公交IC卡数据的深度研究提供了一定的基础。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020年19期 北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

连续隐马尔可夫链转化机理

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率图模型的乘客出行链提取方法[J]. 朱亚迪,陈峰,王子甲,李明.  吉林大学学报(工学版). 2019(01)
[2]基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法[J]. 翁剑成,王昌,王月玥,陈智宏,彭曙.  交通运输系统工程与信息. 2017(03)
[3]基于公交IC卡和AVL数据的客流OD推导方法[J]. 李海波,陈学武,陈峥嵘.  交通信息与安全. 2015(06)
[4]基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法[J]. 杨万波,王昊,叶晓飞,徐闯闯,姜冬雪.  重庆交通大学学报(自然科学版). 2015(03)
[5]结合出行链的公交IC卡乘客下车站点判断概率模型[J]. 胡继华,邓俊,黄泽.  交通运输系统工程与信息. 2014(02)
[6]基于IC卡数据挖掘获取公交OD矩阵的方法[J]. 胡郁葱,梁杰荣,梁枫明.  交通信息与安全. 2012(04)

硕士论文
[1]基于公交IC卡和GPS数据的居民公交出行OD矩阵推导与应用[D]. 吴祥国.山东大学 2011



本文编号：2919077