城市轨道交通乘客画像构建方法及应用策略研究

摘要：

用户画像广泛应用于个性化推荐、广告精准投放等领域,但目前轨道交通领域的相关研究尚不完善,存在乘客画像的信息少、维度单一、指标设计和挖掘不充分等问题.通过从运营管理者和乘客服务多角度系统梳理互联网+城市轨道交通乘客画像的新需求,进而结合AFC和土地等多源数据,构建满足新需求下的轨道交通乘客画像指标体系,并给出关键性指标的计算和推断方法.以北京地铁为例,构建并验证轨道交通乘客画像构建方法的有效性,分析了乘客画像在辅助精细化客流预测方面的应用效果.结果表明,将反映乘客个体出行特征的返程客流加入到S-ARIMA模型中,相比S-ARIMA模型均方根误差(RMSE)下降9.02,对称平均绝对百分比误差(SMAPE)下降0.16%,有效提高客流预测精度.乘客画像未来还能应用在更多的场景,支撑轨道交通的智慧化、一体化出行服务.

关键词：城市轨道交通、乘客画像、指标体系、应用策略、客流预测

所属期刊栏目：46

分类号：U293.5(铁路运输管理工程)

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2024-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：139-146,164