典型文献
基于个体出行模式的公交乘客活动规律性度量
文献摘要：
针对分别度量公交乘客出行重复性与周期性造成的个体活动规律特征表征不完全问题,以空间维度为例对个体活动相似性进行公交站点聚类,按乘客日活动先后顺序进行排序,构建了个体日出行链,将相同站点集群的日出行链归为同一类出行模式.分别改进了信息熵(Information En?tropy,IE)模型和环形周期判别法(Ring-like Periodic Detection Method,RPDM),建立了公交乘客活动规律组合度量模型,并结合浙江省海宁市2019年10月至12月共92 d的公交出行数据进行了方法应用.比较了83423名乘客的出行活动重复性、周期性和规律性值的差异,选取不同重复性与周期性的4名乘客,分析了其92 d活动空间特征,绘制了50名出行最规律和最不规律乘客的出行模式热图,发现按个体出行模式综合度量公交乘客出行活动规律性,能区分出12.13％重复性相同而周期性不同的乘客和25.14％周期性相同而重复性不同的乘客,将乘客细分效果提升了37.06％.结果表明:基于个体出行模式重复性与周期性的组合度量模型进行公交乘客出行规律判别效果好,有利于提升公交乘客细分的精确度.
文献关键词：
公共交通;信息熵;规律性;重复性;周期性
中图分类号：
作者姓名：
姚志刚;杨杰;王元庆
作者机构：
长安大学运输工程学院,西安 710061;四川省公路规划勘察设计研究院有限责任公司,成都 610041;长安大学生态安全屏障区交通网设施管控及循环修复技术交通运输行业重点实验室,西安 710061
文献出处：
引用格式：
[1]姚志刚;杨杰;王元庆-.基于个体出行模式的公交乘客活动规律性度量)[J].北京交通大学学报,2022(04):68-75
A类：
RPDM
B类：
出行模式,活动规律,乘客出行,空间维度,公交站点,先后顺序,日出,出行链,将相,同站,点集,信息熵,Information,En,tropy,IE,判别法,Ring,like,Periodic,Detection,Method,度量模型,海宁市,公交出行,出行活动,活动空间,空间特征,热图,综合度量,分出,效果提升,公共交通
AB值：
0.325381
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