【摘 要】
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对地铁网络中客流流量和流向的多方位全过程动态监测是提升网络运营安全和效率的关键,也一直是网络化运营中的难点问题。Wi Fi嗅探数据可以对携带Wi Fi设备的对象进行动态跟
【机 构】
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上海地铁第四运营有限公司,同济大学交通运输工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473210);上海市科学技术委员会科研计划项目(16DZ1203800)
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对地铁网络中客流流量和流向的多方位全过程动态监测是提升网络运营安全和效率的关键,也一直是网络化运营中的难点问题。Wi Fi嗅探数据可以对携带Wi Fi设备的对象进行动态跟踪,实现乘客出行时空轨迹的精准化识别。在对Wi Fi嗅探数据的采集原理、采集方法、数据结构、预处理流程分析的基础上,对目前上海轨道交通Wi Fi采集的嗅探数据质量、数据特征以及数据分析模型进行了详细阐述,并以上海轨道交通网络为例,对Wi Fi嗅探数据获取和特征分析的有效性进行验证。结果表明,目前上海轨道交通网络的Wi Fi嗅探数据采集和挖掘的技术条件已经具备,采集的数据质量也能满足客流特征分析的要求。
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