【摘 要】
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公共交通出行者的出行特征是地铁及公交线网规划与运营优化的重要依据。基于多模式刷卡数据,提出城市公共交通系统出行链提取方法,利用存在换乘的出行链调查数据进行验证,提
【机 构】
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北京工业大学交通工程北京市重点实验室,北京市城市规划设计研究院,北京市轨道交通指挥中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578028),交通运输部科技计划(2015318221020).
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公共交通出行者的出行特征是地铁及公交线网规划与运营优化的重要依据。基于多模式刷卡数据,提出城市公共交通系统出行链提取方法,利用存在换乘的出行链调查数据进行验证,提取成功率达 96.1%。基于出行者历史刷卡数据构建了多种机器学习分类器以识别通勤人群,经过精度比较,发现随机森林分类器效果最优,准确度达 99.96%。利用分类器和出行链提取方法,对北京市公共交通系统出行链结构、换乘特征等进行初步分析。该方法可以有效提取分析通勤人群出行特征,为公共交通系统方案的优化提供数据支持。
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