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题名基于信息熵模型的地铁乘客出行规律稳定性度量
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作者
洪玲
原梦
刘伟
彭秀秀
江志彬
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机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室
上海申通地铁集团有限公司技术中心
上海市隧道工程轨道交通设计研究院
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出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第3期93-97,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(52372332)
上海市隧道工程轨道交通设计研究院科研计划项目(Y202431)。
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文摘
[目的]为更精确地度量城市轨道交通乘客个体出行规律稳定性,提升出行预测精度,解决现有信息熵模型在量化稳定性时存在的偏差问题,为交通规划和管理提供更可靠的数据支持。[方法]首先,构建以单日出行站点次序为基础的日出行链,作为分析乘客出行规律的核心数据结构。其次,基于LCS(最长公共子序列)算法设计日出行链相似性度量方法,通过计算日出行链之间的LCS长度评估其相似性,并构建相似度矩阵以表征个体出行的日间重复程度。为进一步提高稳定性度量的准确性,引入修正系数α对传统信息熵模型进行改进,以消除基础模型输出熵值中的偏离。最后,通过实际乘客出行案例,构建乘客日出行链,分别计算修正前后的信息熵值,对比分析模型改进效果,并验证其在不同乘客群体中的适用性。[结果及结论]改进后的信息熵模型能有效消除基础模型输出熵值中的偏离,对乘客出行链规律程度的量化输出更符合实际出行的稳定性特征,对多数乘客有较好的适应性。该方法为城市轨道交通乘客出行规律的精确度量提供了新的思路,有助于提升出行预测的精度和可靠性,为交通运营优化提供科学依据。
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关键词
城市轨道交通
乘客出行规律
日出行链
出行规律稳定性
信息熵
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Keywords
urban rail transit
passenger travel pattern
day trip chain
travel pattern stability
information entropy
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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