城市公共交通作為市民的主要出行方式,具有疏導(dǎo)密集人流的功能,對(duì)緩解交通擁堵問題起到重要作用。但隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市化進(jìn)程的加快,使得流動(dòng)人口數(shù)量迅猛增加,從而對(duì)城市公共交通造成巨大的通行壓力。目前,有限的公共交通資源和龐大的出行需求矛盾給乘客出行和交通主管部門規(guī)劃公交線路帶來了許多問題。例如:部分公交線路客流過多,給乘客帶來極差的公交乘坐體驗(yàn);線路分流及負(fù)載功能不均衡,進(jìn)一步加劇了公交線路的擁堵程度等。解決這些問題的關(guān)鍵在于建立乘客與線路的關(guān)聯(lián)模型來預(yù)測乘客選乘公交線路規(guī)律。因此基于交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)的公交線路選乘預(yù)測課題具有重要意義。圍繞該課題的研究,本文的主要工作包括如下幾個(gè)方面:（1）本文為了更好地建立乘客與公交線路的關(guān)聯(lián)模型,構(gòu)建出更全面的特征集。針對(duì)以往學(xué)者對(duì)影響乘客出行的因素考慮的不足,對(duì)時(shí)間日期、天氣信息與人群等多個(gè)特征進(jìn)行全面可視化分析。根據(jù)可視化分析結(jié)果,構(gòu)建出乘客與線路特征、時(shí)間特征和天氣特征的特征集合,并采用過濾法和集成模型方法相結(jié)合篩選出最優(yōu)的特征子集。（2）本文采用XGBoost模型對(duì)乘客選乘公交線路進(jìn)行預(yù)測。首先,用于建模的數(shù)據(jù)是通過交通一卡通大數(shù)據(jù)平... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)研究
    2.1 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡介
        2.1.1 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展背景
        2.1.2 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)值目標(biāo)
        2.1.3 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)研究方向
    2.2 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)組成
        2.2.1 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)
        2.2.2 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)
        2.2.3 交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署架構(gòu)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
    3.1 數(shù)據(jù)類型與獲取方式
        3.1.1 數(shù)據(jù)類型
        3.1.2 數(shù)據(jù)獲取方式
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        3.2.1 數(shù)據(jù)清洗
        3.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    3.3 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)理解與特征分析
    4.1 公交線路選乘預(yù)測研究目標(biāo)
    4.2 課題設(shè)計(jì)流程簡述
    4.3 數(shù)據(jù)理解
    4.4 公交線路選乘特征分析
        4.4.1 公交線路選乘的人群特征分析
        4.4.2 公交線路選乘的時(shí)間特征分析
        4.4.3 公交線路選乘的天氣特征分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 模型的建立與預(yù)測
    5.1 建模思路與工作流程
    5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.2 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
        5.2.3 特征構(gòu)建
    5.3 模型算法原理
        5.3.1 邏輯回歸模型
        5.3.2 梯度提升決策樹模型
        5.3.3 Xgboost模型
    5.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.5 模型預(yù)測與分析
        5.5.1 模型預(yù)測
        5.5.2 結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論和展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智慧交通讓出行更便捷行動(dòng)方案（2017—2020年）[J].   交通財(cái)會(huì). 2017(10)
[2]全國交通一卡通互聯(lián)互通對(duì)社會(huì)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[J]. 李賓,郎瑩,張印寶,曹思楠.  交通世界. 2017(26)
[3]計(jì)及用電模式的居民負(fù)荷梯度提升樹分類識(shí)別方法[J]. 王守相,劉天宇.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(09)
[4]決策樹算法的比較與應(yīng)用研究[J]. 張海燕,劉巖,馬麗萌,苑津莎,巨漢基,魏彤珈.  華北電力技術(shù). 2017(06)
[5]交通一卡通大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建研究[J]. 吳金成,余紅玲,伍冠樺,龔惠琴.  金卡工程. 2017(05)
[6]促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要[J].   成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化. 2015(03)
[7]城市居民出行方式鏈特征分析[J]. 王伊麗.  交通標(biāo)準(zhǔn)化. 2012(01)
[8]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)公交乘客特征狀況的分析[J]. 曹潔,徐強(qiáng),李宇,任崇玉.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2007(17)
[9]公交IC卡信息采集、分析與應(yīng)用研究[J]. 陳學(xué)武,戴霄,陳茜.  土木工程學(xué)報(bào). 2004(02)

碩士論文
[1]基于Xgboost的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融信用風(fēng)控策略研究[D]. 杜盼.湘潭大學(xué) 2018
[2]基于Boosting的集成樹算法研究與分析[D]. 連克強(qiáng).中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2018
[3]復(fù)合XGBoost模型在不均衡數(shù)據(jù)集分類預(yù)測上的應(yīng)用[D]. 崔琳爽.蘭州大學(xué) 2018
[4]基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的大數(shù)據(jù)特征分析研究[D]. 徐帥.北京郵電大學(xué) 2018
[5]基于出行鏈的公交乘客出行特征分析[D]. 王俊兵.北京交通大學(xué) 2017
[6]基于出行特性的公交乘客分類研究[D]. 陳修遠(yuǎn).西南交通大學(xué) 2017
[7]基于交通一卡通大數(shù)據(jù)的公交客流分析與預(yù)測[D]. 劉雪琴.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[8]城市居民公交出行數(shù)據(jù)分析研究及可視化[D]. 鄧晨晨.重慶大學(xué) 2016
[9]基于Hadoop平臺(tái)的公交客流分析與預(yù)測研究[D]. 李振.東北師范大學(xué) 2015
[10]基于公交數(shù)據(jù)的乘客出行特征分析[D]. 咼娟.華南理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3151095