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公共交通乘客的活动模式和规律性研究
被引量：
2
1
作者
陈艳艳
王子帆
+1 位作者
孙浩冬
张野
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期40-50,共11页
为了探究公共交通乘客的活动模式和规律性,文中利用北京市2020年10月份3周的公共交通智能卡数据,构建乘客多天的出行活动序列,利用PrefixSpan算法挖掘乘客的频繁活动模式序列,并基于最长公共子序列的方法定义活动模式相似性度量方法,分...
为了探究公共交通乘客的活动模式和规律性,文中利用北京市2020年10月份3周的公共交通智能卡数据,构建乘客多天的出行活动序列,利用PrefixSpan算法挖掘乘客的频繁活动模式序列,并基于最长公共子序列的方法定义活动模式相似性度量方法,分别计算了个体乘客日活动序列相似度和不同乘客之间的活动模式相似度,基于乘客间的相似度,利用层次聚类算法对乘客进行分类。结果表明:工作日或非工作日之内的相似度明显高于工作日与非工作日之间的相似度;在工作日中,周五与其他天的活动序列相似度较低;在不同周次的同一天,乘客的活动序列相似度更高。层次聚类结果显示,乘客有4类典型的活动模式导向,分别为娱乐购物导向、生活外出导向、工作通勤导向和个人事务外出导向,并且活动模式为工作通勤导向的乘客个体的日活动序列相似度高于其他活动模式的乘客。文中研究结果可有助于科学制定精准化的公共交通运营管理和服务政策。
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关键词
公共交通
乘客活动序列
频繁
序列
挖掘
序列
相似性
活动
模式
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题名
公共交通乘客的活动模式和规律性研究
被引量：
2
1
作者
陈艳艳
王子帆
孙浩冬
张野
机构
北京工业大学城市建设学部
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期40-50,共11页
基金
北京市科技计划项目(K2038001201902)。
文摘
为了探究公共交通乘客的活动模式和规律性,文中利用北京市2020年10月份3周的公共交通智能卡数据,构建乘客多天的出行活动序列,利用PrefixSpan算法挖掘乘客的频繁活动模式序列,并基于最长公共子序列的方法定义活动模式相似性度量方法,分别计算了个体乘客日活动序列相似度和不同乘客之间的活动模式相似度,基于乘客间的相似度,利用层次聚类算法对乘客进行分类。结果表明:工作日或非工作日之内的相似度明显高于工作日与非工作日之间的相似度;在工作日中,周五与其他天的活动序列相似度较低;在不同周次的同一天,乘客的活动序列相似度更高。层次聚类结果显示,乘客有4类典型的活动模式导向,分别为娱乐购物导向、生活外出导向、工作通勤导向和个人事务外出导向,并且活动模式为工作通勤导向的乘客个体的日活动序列相似度高于其他活动模式的乘客。文中研究结果可有助于科学制定精准化的公共交通运营管理和服务政策。
关键词
公共交通
乘客活动序列
频繁
序列
挖掘
序列
相似性
活动
模式
Keywords
public transportation
passenger activity sequence
frequent sequence mining
sequence similarity
activity pattern
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
公共交通乘客的活动模式和规律性研究
陈艳艳
王子帆
孙浩冬
张野
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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