基于阶梯收费刷卡数据的公交下车站点算法优化与实证评估

Journal of Tongji University(Natural Science)(2022)

引用 0|浏览3
暂无评分
摘要
以某市连续5日全天公交阶梯收费刷卡数据、公交出行GPS(global positioning system)数据及公交站点数据为基础,结合出行链算法与随机森林网络,构建了一套公交下车站点融合分析模型.在模型中,首先匹配GPS数据与公交站点数据,确定不同时刻的公交到站信息,再以乘客上车站点位置、出行频率、活动空间、下车点用地类型分布、下车概率为输入,识别乘客下车站点,最终下车站点推算率提升至100%,全样本有效率达76.2%,相比现有基于出行链的方法,识别有效率提升37%.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要