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智能交通刷卡记录中的公交站点恢复方法
被引量：
1
1
作者
王艺霖
章志刚
金澈清
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期201-212,共12页
随着城市公共交通网络的快速发展以及智能交通卡的普及,智能交通卡中隐藏着越来越丰富的个人及群体移动行为信息.但当前很多城市智能公交卡主要用于收费功能,并未包含乘客确切的上下车时间及站点信息,这给分析挖掘交通卡刷卡数据、提供...
随着城市公共交通网络的快速发展以及智能交通卡的普及,智能交通卡中隐藏着越来越丰富的个人及群体移动行为信息.但当前很多城市智能公交卡主要用于收费功能,并未包含乘客确切的上下车时间及站点信息,这给分析挖掘交通卡刷卡数据、提供基于精确位置的服务带来了阻碍.本文针对上海市不含公交上下车站点的刷卡数据集,借助于确定的地铁站点刷卡信息,分析个人的整体刷卡历史记录,提出一个基础的基于时空邻近性的恢复算法(STA,Space-Time Adjacency algorithm)和一个改进的基于历史的恢复算法(HTB,Historical Trip Based algorithm).具体地,STA算法根据刷卡记录线路的时空邻近关系进行恢复,在此基础上,HTB算法将刷卡记录集合根据时间和空间属性进行切分,获得有明确出行意义的出行记录,再利用历史记录集合,提取乘坐线路以及频繁换乘线路,根据线路间的空间关系生成线路带权候选站点列表,再次进行站点恢复.实验证明本文算法可以较好地缩小线路的候选上下车站点范围,且时间效率较高.
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关键词
智能交通卡
缺失数据
刷卡数据挖掘
站点推测
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职称材料
基于多源出行数据的居民行为模式分析方法
被引量：
7
2
作者
徐晓伟
杜一
周园春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第8期2362-2367,共6页
基于对智能交通卡数据的挖掘与分析能够为城市交通建设和城市管理提供有力支持,但现有研究数据大都仅包含公交或地铁这两方面数据,且主要关注群体性宏观出行规律。针对这一问题,以某城市交通卡数据为例,该数据包含着城市居民日常出行公...
基于对智能交通卡数据的挖掘与分析能够为城市交通建设和城市管理提供有力支持,但现有研究数据大都仅包含公交或地铁这两方面数据,且主要关注群体性宏观出行规律。针对这一问题,以某城市交通卡数据为例,该数据包含着城市居民日常出行公交、地铁、出租车等多源数据,首先提出行程链的概念对居民出行行为建模,在此基础上给出不同维度的周期性出行特征;然后提出一种基于最长公共子序列的空间周期性特征提取方法,并对城市居民出行规律进行聚类分析;最后通过规则定义5个评价指标对该方法的有效性进行初步验证。结果表明引入该方法的聚类算法对聚类结果有6.8%的效果提升,有利于发现居民的行为模式。
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关键词
智能交通卡
多源数据
序列匹配
聚类分析
时空数据挖掘
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职称材料
题名
智能交通刷卡记录中的公交站点恢复方法
被引量：
1
1
作者
王艺霖
章志刚
金澈清
机构
华东师范大学数据科学与工程学院
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期201-212,共12页
基金
国家重点研发计划重点专项(973)(2016YFB1000905)
国家自然科学基金(61370101
+3 种基金
61532021
U1501252
U1401256
61402180)
文摘
随着城市公共交通网络的快速发展以及智能交通卡的普及,智能交通卡中隐藏着越来越丰富的个人及群体移动行为信息.但当前很多城市智能公交卡主要用于收费功能,并未包含乘客确切的上下车时间及站点信息,这给分析挖掘交通卡刷卡数据、提供基于精确位置的服务带来了阻碍.本文针对上海市不含公交上下车站点的刷卡数据集,借助于确定的地铁站点刷卡信息,分析个人的整体刷卡历史记录,提出一个基础的基于时空邻近性的恢复算法(STA,Space-Time Adjacency algorithm)和一个改进的基于历史的恢复算法(HTB,Historical Trip Based algorithm).具体地,STA算法根据刷卡记录线路的时空邻近关系进行恢复,在此基础上,HTB算法将刷卡记录集合根据时间和空间属性进行切分,获得有明确出行意义的出行记录,再利用历史记录集合,提取乘坐线路以及频繁换乘线路,根据线路间的空间关系生成线路带权候选站点列表,再次进行站点恢复.实验证明本文算法可以较好地缩小线路的候选上下车站点范围,且时间效率较高.
关键词
智能交通卡
缺失数据
刷卡数据挖掘
站点推测
Keywords
smart card
incomplete data
card mining
station estimation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多源出行数据的居民行为模式分析方法
被引量：
7
2
作者
徐晓伟
杜一
周园春
机构
中国科学院计算机网络信息中心大数据技术与应用发展部
中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第8期2362-2367,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0501900
2016YFB1000600)
国家自然科学基金资助项目(61402435)~~
文摘
基于对智能交通卡数据的挖掘与分析能够为城市交通建设和城市管理提供有力支持,但现有研究数据大都仅包含公交或地铁这两方面数据,且主要关注群体性宏观出行规律。针对这一问题,以某城市交通卡数据为例,该数据包含着城市居民日常出行公交、地铁、出租车等多源数据,首先提出行程链的概念对居民出行行为建模,在此基础上给出不同维度的周期性出行特征;然后提出一种基于最长公共子序列的空间周期性特征提取方法,并对城市居民出行规律进行聚类分析;最后通过规则定义5个评价指标对该方法的有效性进行初步验证。结果表明引入该方法的聚类算法对聚类结果有6.8%的效果提升,有利于发现居民的行为模式。
关键词
智能交通卡
多源数据
序列匹配
聚类分析
时空数据挖掘
Keywords
smart traffic card
multi-source data
sequence matching
clustering analysis
spatio-temporal data mining
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能交通刷卡记录中的公交站点恢复方法
王艺霖
章志刚
金澈清
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多源出行数据的居民行为模式分析方法
徐晓伟
杜一
周园春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
7
在线阅读
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职称材料
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