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基于高速公路交易数据的出行模式分析与差异化收费策略
1
作者
吕能超
董新雨
+3 位作者
罗如意
曾岳凯
徐达
周新聪
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025年第3期129-138,共10页
基于高速公路交易数据,选取10项表征用户个体特征和出行时空特征的指标构建用户特征模型。采用K-means、模糊C-means以及自组织映射算法对用户特征进行分类,并应用于某路段的ETC数据。研究结果表明,相比于K-means和模糊C-means,SOM模型...
基于高速公路交易数据,选取10项表征用户个体特征和出行时空特征的指标构建用户特征模型。采用K-means、模糊C-means以及自组织映射算法对用户特征进行分类,并应用于某路段的ETC数据。研究结果表明,相比于K-means和模糊C-means,SOM模型在用户出行模式分类上具有更优效果;将高速公路出行用户划分为六类具有合理性。基于分类结果,针对性提出了个性化差异收费策略,并通过数值仿真验证了策略的合理性。
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关键词
ETC数据
聚类算法
出行模式分析
差异化收费
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职称材料
题名
基于高速公路交易数据的出行模式分析与差异化收费策略
1
作者
吕能超
董新雨
罗如意
曾岳凯
徐达
周新聪
机构
武汉理工大学智能交通系统研究中心
武汉理工大学交通与物流工程学院
水路交通控制全国重点实验室
湖北交投科技发展有限公司
武汉中交交通工程有限责任公司
出处
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025年第3期129-138,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFB4302600)
国家自然科学基金(52472366,52072290)
湖北省重点研发计划(2024BAB051)。
文摘
基于高速公路交易数据,选取10项表征用户个体特征和出行时空特征的指标构建用户特征模型。采用K-means、模糊C-means以及自组织映射算法对用户特征进行分类,并应用于某路段的ETC数据。研究结果表明,相比于K-means和模糊C-means,SOM模型在用户出行模式分类上具有更优效果;将高速公路出行用户划分为六类具有合理性。基于分类结果,针对性提出了个性化差异收费策略,并通过数值仿真验证了策略的合理性。
关键词
ETC数据
聚类算法
出行模式分析
差异化收费
Keywords
ETC data
clustering algorithm
travel mode analysis
differentiated charges
分类号
U491.5 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于高速公路交易数据的出行模式分析与差异化收费策略
吕能超
董新雨
罗如意
曾岳凯
徐达
周新聪
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025
0
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