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基于紧密社会关系的地铁规律结伴乘客出行模式研究
1
作者
杨静
饶海洋
+2 位作者
张红亮
喻言
周浪雅
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期47-54,共8页
结伴乘客的行为模式是组内各成员交通需求的综合体现,特别是基于紧密社会关系的规律结伴行为,对于交通组织和规划部门了解结伴乘客需求并提供针对性服务、管理至关重要。基于北京市公共交通智能卡数据(smart carddata,SCD)的地铁刷卡数...
结伴乘客的行为模式是组内各成员交通需求的综合体现,特别是基于紧密社会关系的规律结伴行为,对于交通组织和规划部门了解结伴乘客需求并提供针对性服务、管理至关重要。基于北京市公共交通智能卡数据(smart carddata,SCD)的地铁刷卡数据,通过分析出行过程中的人际距离及结伴行为发生频率,提出了规律结伴乘客的识别规则;为了探究不同类型结伴乘客的出行规律,从时间和空间维度出发,选取首次出发时间均值、末次出发时间均值、首次出发时间变异系数、末次出发时间变异系数、结伴OD重复率作为聚类指标,通过这些指标将结伴乘客出行模式分为3种主要类型,并根据出行特征将其命名为:娱乐早出行结伴模式、娱乐晚归结伴模式和通勤结伴模式;针对不同类型的结伴乘客,提出了个性化的票务政策,这些个性化的票务政策旨在满足不同类型结伴乘客的需求,提高公共交通的吸引力和竞争力。
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关键词
交通工程
城市轨道交通
紧密社会关系
规律结伴
乘客
乘客出行模式
K-MEANS
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职称材料
基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析
被引量：
8
2
作者
项煜
陈晓旭
+1 位作者
杨超
段红勇
《城市轨道交通研究》
北大核心
2020年第6期63-67,共5页
地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,...
地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。
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关键词
城市轨道交通
刷卡数据
乘客出行模式
K-MEANS聚类算法
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职称材料
题名
基于紧密社会关系的地铁规律结伴乘客出行模式研究
1
作者
杨静
饶海洋
张红亮
喻言
周浪雅
机构
北京建筑大学土木与交通工程学院
北京交通大学交通运输学院
北京交通大学智能铁路研究院
中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期47-54,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2023JBZX003)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ008)
北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目(BPHR20220109)。
文摘
结伴乘客的行为模式是组内各成员交通需求的综合体现,特别是基于紧密社会关系的规律结伴行为,对于交通组织和规划部门了解结伴乘客需求并提供针对性服务、管理至关重要。基于北京市公共交通智能卡数据(smart carddata,SCD)的地铁刷卡数据,通过分析出行过程中的人际距离及结伴行为发生频率,提出了规律结伴乘客的识别规则;为了探究不同类型结伴乘客的出行规律,从时间和空间维度出发,选取首次出发时间均值、末次出发时间均值、首次出发时间变异系数、末次出发时间变异系数、结伴OD重复率作为聚类指标,通过这些指标将结伴乘客出行模式分为3种主要类型,并根据出行特征将其命名为:娱乐早出行结伴模式、娱乐晚归结伴模式和通勤结伴模式;针对不同类型的结伴乘客,提出了个性化的票务政策,这些个性化的票务政策旨在满足不同类型结伴乘客的需求,提高公共交通的吸引力和竞争力。
关键词
交通工程
城市轨道交通
紧密社会关系
规律结伴
乘客
乘客出行模式
K-MEANS
Keywords
traffic engineering
urban rail transit
close social relation
metro regular companion passengers
passenger travel patterns
K-means
分类号
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析
被引量：
8
2
作者
项煜
陈晓旭
杨超
段红勇
机构
河南省交通一卡通有限责任公司
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
同济大学城市交通研究院
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2020年第6期63-67,共5页
基金
河南省交通运输科技计划项目(2019G-2-2)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(22120180241)。
文摘
地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。
关键词
城市轨道交通
刷卡数据
乘客出行模式
K-MEANS聚类算法
Keywords
urban rail transit
smart card data
passenger travel patterns
K-means clustering algorithm
分类号
F530.7 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于紧密社会关系的地铁规律结伴乘客出行模式研究
杨静
饶海洋
张红亮
喻言
周浪雅
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析
项煜
陈晓旭
杨超
段红勇
《城市轨道交通研究》
北大核心
2020
8
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职称材料
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