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基于GBDT算法的地铁IC卡通勤人群识别
被引量：
13
1
作者
翁小雄
吕攀龙
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期8-12,共5页
随着公交IC卡的应用和普及,从IC卡数据中挖掘通勤用户,为下阶段采取分流措施缓解早晚高峰压力,优化票价制定等具有重要意义。以广州市地铁数据为依托,选取合适的特征属性,提出了一种基于梯度提升树(gradient boosting decision tree,GB...
随着公交IC卡的应用和普及,从IC卡数据中挖掘通勤用户,为下阶段采取分流措施缓解早晚高峰压力,优化票价制定等具有重要意义。以广州市地铁数据为依托,选取合适的特征属性,提出了一种基于梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)机器学习算法为基础的通勤人群识别方法。首先以周工作日的首末次平均刷卡时间、首末次平均刷卡时长、首末次刷卡时长波动程度、刷卡次数总和等5个特征来制定调查问卷的数据格式。然后利用处理过的带标签(通勤/非通勤)的调查问卷数据去训练GBDT分类器模型,测试样本的通勤识别的准确率高达94.16%。最后利用该模型对广州地铁IC卡数据通勤人群进行识别,结果显示广州地铁刷卡数据中通勤人群数量为131万左右,占总地铁刷卡出行人数32%左右。
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关键词
交通工程
城市交通
地铁ic卡数据
GBDT
通勤识别
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职称材料
题名
基于GBDT算法的地铁IC卡通勤人群识别
被引量：
13
1
作者
翁小雄
吕攀龙
机构
华南理工大学土木与交通学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期8-12,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51578247)
广州市交通委员会科技项目(GZJTRKT2016-1201)
广东省交通运输厅科技项目(科技-2015-02-070)
文摘
随着公交IC卡的应用和普及,从IC卡数据中挖掘通勤用户,为下阶段采取分流措施缓解早晚高峰压力,优化票价制定等具有重要意义。以广州市地铁数据为依托,选取合适的特征属性,提出了一种基于梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)机器学习算法为基础的通勤人群识别方法。首先以周工作日的首末次平均刷卡时间、首末次平均刷卡时长、首末次刷卡时长波动程度、刷卡次数总和等5个特征来制定调查问卷的数据格式。然后利用处理过的带标签(通勤/非通勤)的调查问卷数据去训练GBDT分类器模型,测试样本的通勤识别的准确率高达94.16%。最后利用该模型对广州地铁IC卡数据通勤人群进行识别,结果显示广州地铁刷卡数据中通勤人群数量为131万左右,占总地铁刷卡出行人数32%左右。
关键词
交通工程
城市交通
地铁ic卡数据
GBDT
通勤识别
Keywords
traff
ic
engineering
urban traff
ic
subway
ic
card data
GBDT
commute recognition
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GBDT算法的地铁IC卡通勤人群识别
翁小雄
吕攀龙
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
13
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