为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的...为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的地所属POI点类型两个方面确定乘客的出行目的.为了验证所提方法的有效性及实用性,对成都地区展开了出租车出行调查,并利用调查数据对模型进行了精度验证.结果发现,相比于现有的利用出行特征推断出行目的的方法,本文提出的决策树+POI(II)能够提高最终识别准确度15.76%.最后,将所提方法应用于成都1周的实际运营数据中,成功地识别出219 942名乘客的出行目的,说明该方法能够应用于实际数据量较大的出行目的识别.本文提出的方法,可以作为出行调查的辅助手段.展开更多
文摘为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的地所属POI点类型两个方面确定乘客的出行目的.为了验证所提方法的有效性及实用性,对成都地区展开了出租车出行调查,并利用调查数据对模型进行了精度验证.结果发现,相比于现有的利用出行特征推断出行目的的方法,本文提出的决策树+POI(II)能够提高最终识别准确度15.76%.最后,将所提方法应用于成都1周的实际运营数据中,成功地识别出219 942名乘客的出行目的,说明该方法能够应用于实际数据量较大的出行目的识别.本文提出的方法,可以作为出行调查的辅助手段.
