基于居民出行活动特征的个体经济水平推断方法

提出了一种基于居民出行活动特征的个体经济水平推断方法。从出行轨迹的移动性指标、基于居住地的出行特征和出行活动链模式3个方面提取13维出行活动特征,以广州市居民出行日志调查数据为训练和测试数据,利用随机森林方法进行个体经济收入水平的推断与检验。结果表明,该方法能够获得最高80%的个体收入水平推断精度。基于家的出行特征(如工作时间(9:00-18:00)离家距离众数等、出行链模式)以及与出行范围有关的移动性指标(如最大距离、回旋半径)在推断个体经济水平上的重要性较高,而衡量出行地点空间异质性的指标(如空间多样性等)重要性相对较低。