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基于峰值密度聚类的公交出行目的分类模型
被引量：
5
1
作者
梁野
吕卫锋
杜博文
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期541-546,共6页
针对如何利用公交卡刷卡数据自动对公交出行目的进行分类问题,基于峰值密度聚类的理论,建立了一个能够在指定区域下对公交乘客出行目的进行准确分类的方法模型。本文根据出行目的不同提取相应特征,将特征相似的乘客进行聚类。得到结果...
针对如何利用公交卡刷卡数据自动对公交出行目的进行分类问题,基于峰值密度聚类的理论,建立了一个能够在指定区域下对公交乘客出行目的进行准确分类的方法模型。本文根据出行目的不同提取相应特征,将特征相似的乘客进行聚类。得到结果后将每个类簇的特征均值作为该类簇群体的出行特征,根据出行特征可以得出每位乘客的出行目的和群体出行目的的统计结果。利用北京市西单地区乘客的公交卡刷卡数据,通过将实际数据与调查问卷结果进行比对验证,证明了该模型方法与传统调查问卷方法相比节省了大量的人力物力,具有良好的效果和实用价值。
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关键词
交通大
数据
峰值密度聚类
出行目的分类
出行特征提取
公交卡数据挖掘
智慧交通
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题名
基于峰值密度聚类的公交出行目的分类模型
被引量：
5
1
作者
梁野
吕卫锋
杜博文
机构
北京航空航天大学计算机学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期541-546,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51778033
51408018)
文摘
针对如何利用公交卡刷卡数据自动对公交出行目的进行分类问题,基于峰值密度聚类的理论,建立了一个能够在指定区域下对公交乘客出行目的进行准确分类的方法模型。本文根据出行目的不同提取相应特征,将特征相似的乘客进行聚类。得到结果后将每个类簇的特征均值作为该类簇群体的出行特征,根据出行特征可以得出每位乘客的出行目的和群体出行目的的统计结果。利用北京市西单地区乘客的公交卡刷卡数据,通过将实际数据与调查问卷结果进行比对验证,证明了该模型方法与传统调查问卷方法相比节省了大量的人力物力,具有良好的效果和实用价值。
关键词
交通大
数据
峰值密度聚类
出行目的分类
出行特征提取
公交卡数据挖掘
智慧交通
Keywords
transportation big data
density-peak clustering
classification of trip destination
extraction of trip feature
data mining on smart public-transportation card
intelligent transportation
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于峰值密度聚类的公交出行目的分类模型
梁野
吕卫锋
杜博文
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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参考文献
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