基于智能刷卡数据的地铁乘客分类研究

摘要：

为了解决根据自身属性对乘客分类存在主观性较强的问题,提出一种基于出行特征的地铁乘客分类方法.以杭州市地铁智能刷卡数据为例,以用户卡号为索引提取个体出行轨迹,构建包含进站时间、进站线路、进站站点、出站时间、出站线路和出站站点的用户出行链,从中提取乘客出行强度特征、时间特征和空间特征,利用二阶聚类算法建立乘客出行的分层聚类模型,首先基于出行强度特征对乘客进行初始层聚类,然后基于时间特征和空间特征进行第二层聚类,最终将乘客分为8类,并分析不同类别乘客的出行规律及总体特征.

关键词：智能刷卡数据、用户出行链、二阶聚类算法、乘客分类

所属期刊栏目：45

分类号：U121(城市交通运输)

资助基金：国家自然科学基金11671170

在线出版日期：2022-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：116-123