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公共交通乘客个体活动链的日相似性研究
被引量：
5
1
作者
林鹏飞
翁剑成
+2 位作者
胡松
荆云琪
尹宝才
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期178-183,204,共7页
刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频...
刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明:每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.
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关键词
智能
交通
相似性
序列挖掘
公共交通
乘客
PREFIXSPAN算法
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职称材料
换乘优惠政策下公共交通乘客换乘决策行为分析
2
作者
马壮林
毕宇明
张锐
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2513-2523,共11页
为了研究不同公共交通乘客在出行过程中换乘决策行为的异质性,采用结构方程模型(SEM)分析公共交通乘客的换乘意向与其他潜变量的关系,采用潜在类别模型(LCM)从乘客的心理感知因素视角和社会经济属性视角划分乘客类别.构建公共交通乘客...
为了研究不同公共交通乘客在出行过程中换乘决策行为的异质性,采用结构方程模型(SEM)分析公共交通乘客的换乘意向与其他潜变量的关系,采用潜在类别模型(LCM)从乘客的心理感知因素视角和社会经济属性视角划分乘客类别.构建公共交通乘客换乘决策模型(SEM-LCM),分析不同潜在类别公共交通乘客的换乘决策行为.结果表明:相比SEM-Logit,SEM-LCM拟合效果更好;公共交通乘客分为换乘体验敏感型和换乘优惠敏感型2类,2类公共交通乘客所占比例分别为70.3%和29.7%;“换乘体验敏感型”和“换乘优惠敏感型”选择换乘的概率分别为51.1%和85.9%;年龄、家庭结构、私家车拥有情况、出行目的、换乘经历和出行模式6个变量表现出显著的异质性.研究结果可以为相关部门优化公交线网衔接、制定换乘优惠政策提供理论支撑.
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关键词
城市
交通
公共交通
乘客
换乘决策
结构方程模型(SEM)
潜在类别模型(LCM)
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职称材料
题名
公共交通乘客个体活动链的日相似性研究
被引量：
5
1
作者
林鹏飞
翁剑成
胡松
荆云琪
尹宝才
机构
北京工业大学交通工程北京市重点实验室
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期178-183,204,共7页
基金
国家自然科学基金(52072011,U1811463)
北京市科技新星计划项目(Z171100001117100).
文摘
刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明:每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.
关键词
智能
交通
相似性
序列挖掘
公共交通
乘客
PREFIXSPAN算法
Keywords
intelligent transportation
similarity
sequence mining
public transport passengers
PrefixSpan algorithm
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
换乘优惠政策下公共交通乘客换乘决策行为分析
2
作者
马壮林
毕宇明
张锐
机构
长安大学运输工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2513-2523,共11页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(18YJCZH130)
西安市科协决策咨询课题(202212)。
文摘
为了研究不同公共交通乘客在出行过程中换乘决策行为的异质性,采用结构方程模型(SEM)分析公共交通乘客的换乘意向与其他潜变量的关系,采用潜在类别模型(LCM)从乘客的心理感知因素视角和社会经济属性视角划分乘客类别.构建公共交通乘客换乘决策模型(SEM-LCM),分析不同潜在类别公共交通乘客的换乘决策行为.结果表明:相比SEM-Logit,SEM-LCM拟合效果更好;公共交通乘客分为换乘体验敏感型和换乘优惠敏感型2类,2类公共交通乘客所占比例分别为70.3%和29.7%;“换乘体验敏感型”和“换乘优惠敏感型”选择换乘的概率分别为51.1%和85.9%;年龄、家庭结构、私家车拥有情况、出行目的、换乘经历和出行模式6个变量表现出显著的异质性.研究结果可以为相关部门优化公交线网衔接、制定换乘优惠政策提供理论支撑.
关键词
城市
交通
公共交通
乘客
换乘决策
结构方程模型(SEM)
潜在类别模型(LCM)
Keywords
urban traffic
public transport passenger
transfer decision-making
structural equation model(SEM)
latent class model(LCM)
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
公共交通乘客个体活动链的日相似性研究
林鹏飞
翁剑成
胡松
荆云琪
尹宝才
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
2
换乘优惠政策下公共交通乘客换乘决策行为分析
马壮林
毕宇明
张锐
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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