基于关联规则的公共交通通勤稳定性人群辨识

论文摘要

通过对北京市公共交通乘客出行行为调查数据、公共交通刷卡数据和线站数据进行关联匹配,提取了公共交通通勤乘客出行链。利用一个月的公共交通出行数据,从活动点、出行空间和出行时间的角度提取了非家活动点类别数、典型出行链占比、出行空间均衡度、时间稳定性和时间集中度5类指标用来描述乘客出行稳定性。引入关联规则方法中FP-growth算法,采用支持度、置信度和提升度3个参数挖掘不同项集长度下各特征属性之间的关联规则,识别出3类稳定性差异显著的通勤人群,并对辨识方法的合理性进行了验证。研究为制定针对性和差别化的公交供需管理策略提供了支撑,助力更加高效和精细化的公共交通出行服务。

论文目录

• 0 引言
• 1 数据基础
•   1.1 RP调查数据
•   1.2 公共交通多源数据
• 2 公共交通通勤乘客稳定性辨识
•   2.1 关联规则方法简介
•   2.2 稳定性特征指标提取及概化
•   2.3 频繁模式挖掘
•     2.3.1 频繁一项集发现
•     2.3.2 二项集关联规则挖掘
•     2.3.3 三项集关联规则挖掘
•     2.3.4 四项集关联规则挖掘
•     2.3.5 基于五项集频繁模式挖掘的通勤乘客人群分类
•   2.4 合理性验证
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 梁泉,翁剑成,周伟,荣建

关键词: 交通运输系统工程,通勤乘客,稳定性判别,关联规则

来源: 吉林大学学报(工学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 北京工业大学城市交通学院,中华人民共和国交通运输部政策研究室

基金: 国家自然科学基金项目(51578028),北京市“科技新星”计划项目(Z171100001117100)

分类号: U491

DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20180351

页码: 1484-1491

总页数: 8

文件大小: 1372K

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