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基于数据挖掘的市民出行公交线路预测研究
1
作者
张聪聪
李拥军
《现代计算机(中旬刊)》
2017年第3期3-7,共5页
近年来一些学者大多利用海量公交卡信息对整体客流进行预测,并无针对具体乘客在公交线路上的出行做出预测。基于数据挖掘技术,以广东省部分公交线路上的历史公交卡交易数据为基础,采用滑动窗口模型构造训练样本和测试样本,借助随机森林...
近年来一些学者大多利用海量公交卡信息对整体客流进行预测,并无针对具体乘客在公交线路上的出行做出预测。基于数据挖掘技术,以广东省部分公交线路上的历史公交卡交易数据为基础,采用滑动窗口模型构造训练样本和测试样本,借助随机森林算法,对市民在公交线路上的出行进行预测研究,并用精度、召回率以及F1值进行评估,证明模型的可行性。
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关键词
数据挖掘
公交卡信息
随机森林
市民出行预测
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职称材料
题名
基于数据挖掘的市民出行公交线路预测研究
1
作者
张聪聪
李拥军
机构
华南理工大学数学学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《现代计算机(中旬刊)》
2017年第3期3-7,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61370228)
广东省重点科技项目(No.2014B090903008
+1 种基金
No.2015B010109006
No.2015B010128008)
文摘
近年来一些学者大多利用海量公交卡信息对整体客流进行预测,并无针对具体乘客在公交线路上的出行做出预测。基于数据挖掘技术,以广东省部分公交线路上的历史公交卡交易数据为基础,采用滑动窗口模型构造训练样本和测试样本,借助随机森林算法,对市民在公交线路上的出行进行预测研究,并用精度、召回率以及F1值进行评估,证明模型的可行性。
关键词
数据挖掘
公交卡信息
随机森林
市民出行预测
Keywords
Data Mining
Bus Card Information
Random Forests
Prediction of Public Travel
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的市民出行公交线路预测研究
张聪聪
李拥军
《现代计算机(中旬刊)》
2017
0
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