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基于票务数据的团体旅客出行目的推断
被引量：
2
1
作者
钱剑培
邵春福
+2 位作者
李军
蔡楠
黄士琛
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期99-105,共7页
为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采...
为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采样估计参数.基于调查数据的模型对比研究发现,模型对一般私务辨识性能提升7.7%;基于票务数据的案例研究发现,模型对出发时间预测精度达到90.9%,间接验证了模型的可靠性.主题标注表明,模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的,还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明,出行目的构成呈现地区差异,高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.
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关键词
交通工程
出行目的推断
主题模型
面板回归模型
道路客运
票务数据
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职称材料
题名
基于票务数据的团体旅客出行目的推断
被引量：
2
1
作者
钱剑培
邵春福
李军
蔡楠
黄士琛
机构
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
中国交通通信信息中心交通运输信息化标准研究所
南通市规划设计院有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期99-105,共7页
基金
国家自然科学基金创新研究群体科学基金(71621001).
文摘
为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采样估计参数.基于调查数据的模型对比研究发现,模型对一般私务辨识性能提升7.7%;基于票务数据的案例研究发现,模型对出发时间预测精度达到90.9%,间接验证了模型的可靠性.主题标注表明,模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的,还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明,出行目的构成呈现地区差异,高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.
关键词
交通工程
出行目的推断
主题模型
面板回归模型
道路客运
票务数据
Keywords
traffic engineering
trip purpose inference
topic model
panel regression model
road passenger transport
ticket sales data
分类号
U491.14 [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
基于票务数据的团体旅客出行目的推断
钱剑培
邵春福
李军
蔡楠
黄士琛
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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