基于阶梯收费刷卡数据的公交下车站点算法优化与实证评估

以某市连续5日全天公交阶梯收费刷卡数据、公交出行GPS(global positioningsystem)数据及公交站点数据为基础,结合出行链算法与随机森林网络,构建了一套公交下车站点融合分析模型。在模型中,首先匹配GPS数据与公交站点数据,确定不同时刻的公交到站信息,再以乘客上车站点位置、出行频率、活动空间、下车点用地类型分布、下车概率为输入,识别乘客下车站点,最终下车站点推算率提升至100%,全样本有效率达76.2%,相比现有基于出行链的方法,识别有效率提升37%。