典型文献
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
文献摘要：
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％.
文献关键词：
智能公交;公交下车站点推导;公交刷卡数据;随机森林网络;出行链算法
中图分类号：
作者姓名：
杨飞;姜海航;郭煜东;刘健国;周涛
作者机构：
西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都611756;重庆市交通规划研究院,重庆401147
文献出处：
引用格式：
[1]杨飞;姜海航;郭煜东;刘健国;周涛-.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)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(03):320-327
A类：
出行链算法,随机森林网络,公交下车站点推导
B类：
收费,点算,算法优化,实证评估,某市,全天,天公,公交出行,GPS,global,positioning,system,公交站点,合出,点融合,融合分析,不同时刻,交到,再以,乘客,上车站点,行频,活动空间,用地类型,推算,本有,智能公交,公交刷卡数据
AB值：
0.257556
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