本文選題：智能交通 + IC卡數(shù)據(jù)��； 參考：《交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息》2016年06期

【摘要】：公交服務(wù)承載著廣大城市居民日常的出行需求,深入了解居民公交出行特征是公交管理部門的迫切需要.近年來,IC卡數(shù)據(jù)已成為公交出行調(diào)查數(shù)據(jù)的新來源,能提供更全面的時(shí)空信息.本文考慮居民公交出行模式及周期性特征,提出了一套居民出行特征分析框架.首先基于IC卡數(shù)據(jù)的挖掘獲取居民個(gè)體出行信息,應(yīng)用DBSCAN聚類算法來檢測居民的歷史出行模式,并提出了基于模式劃分的出行周期性分析方法;最后結(jié)合多項(xiàng)出行特征指標(biāo),利用K-means++算法對(duì)居民出行規(guī)律性進(jìn)行聚類評(píng)價(jià).在實(shí)例分析中,以廣州市居民作為研究對(duì)象,開展了居民出行特征分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性.通過本文方法挖掘的信息對(duì)提升公交服務(wù)政策具有重要意義.
[Abstract]:Public transport service is carrying the daily travel needs of the majority of urban residents. It is an urgent need for public transport management departments to deeply understand the characteristics of public transport travel. In recent years, IC card data has become a new source of bus travel survey data, which can provide more comprehensive temporal and spatial information. In this paper, a framework for analyzing the travel characteristics of residents is proposed, considering the travel patterns and periodicity of residents. First of all, based on IC card data mining to obtain individual travel information, using DBSCAN clustering algorithm to detect residents' historical travel patterns, and proposed a pattern partitioning based trip periodicity analysis method; finally, combined with a number of trip characteristics. The K-means algorithm is used to evaluate the travel regularity of residents. In the case study, the residents of Guangzhou are taken as the research objects, and the characteristics of residents' travel are analyzed. Experimental results show the effectiveness of the method. The information excavated by the method of this paper is of great significance to improve the public transport service policy.
【作者單位】： 中山大學(xué)智能交通研究中心;廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014B010118002)~~
【分類號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：1906783