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基于大数据的公交车厢实时截面客流研究
1
作者
邹大毕
何子登
+1 位作者
李帼蕴
宋秉麟
《城市公共交通》
2024年第11期47-53,共7页
公交出行每天都会产生海量的刷卡(扫码)数据,这些数据蕴含着不同乘客的出行特征。本文以广州市历史进出站数据、车辆行车信息、路网信息、全天刷卡数据等为基础,建立用户乘坐行为画像,并结合实时公交支付数据等实现实时OD与实时截面客...
公交出行每天都会产生海量的刷卡(扫码)数据,这些数据蕴含着不同乘客的出行特征。本文以广州市历史进出站数据、车辆行车信息、路网信息、全天刷卡数据等为基础,建立用户乘坐行为画像,并结合实时公交支付数据等实现实时OD与实时截面客流的预测。通过与公交车实际客流数据对比,该平台对公交车厢实时截面客流准确率较高,为基于实时客流开展的增值拓展应用提供数据支撑,具有较好的实践意义。
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关键词
出行特征
用户画像
实时截面客流
大数据平台
Mean
Shift聚类算法
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题名
基于大数据的公交车厢实时截面客流研究
1
作者
邹大毕
何子登
李帼蕴
宋秉麟
机构
广州羊城通有限公司
广东岭南通股份有限公司
出处
《城市公共交通》
2024年第11期47-53,共7页
基金
广州市科技计划项目重点研发计划人工智能专题,项目编号:202206030001。
文摘
公交出行每天都会产生海量的刷卡(扫码)数据,这些数据蕴含着不同乘客的出行特征。本文以广州市历史进出站数据、车辆行车信息、路网信息、全天刷卡数据等为基础,建立用户乘坐行为画像,并结合实时公交支付数据等实现实时OD与实时截面客流的预测。通过与公交车实际客流数据对比,该平台对公交车厢实时截面客流准确率较高,为基于实时客流开展的增值拓展应用提供数据支撑,具有较好的实践意义。
关键词
出行特征
用户画像
实时截面客流
大数据平台
Mean
Shift聚类算法
Keywords
travel characteristics
user portrait
real time cross-section passenger flow
big data platform
mean shift clustering algorithm
分类号
U492 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据的公交车厢实时截面客流研究
邹大毕
何子登
李帼蕴
宋秉麟
《城市公共交通》
2024
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