基于峰值密度聚类的公交出行目的分类模型

• 作者: 吕卫锋 杜博文 梁野
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 交通大数据 峰值密度聚类 出行目的分类 出行特征提取 公交卡数据挖掘 智慧交通
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 541-546
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 5326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201710027

摘要

针对如何利用公交卡刷卡数据自动对公交出行目的进行分类问题,基于峰值密度聚类的理论,建立了一个能够在指定区域下对公交乘客出行目的进行准确分类的方法模型.本文根据出行目的不同提取相应特征,将特征相似的乘客进行聚类.得到结果后将每个类簇的特征均值作为该类簇群体的出行特征,根据出行特征可以得出每位乘客的出行目的和群体出行目的的统计结果.利用北京市西单地区乘客的公交卡刷卡数据,通过将实际数据与调查问卷结果进行比对验证,证明了该模型方法与传统调查问卷方法相比节省了大量的人力物力,具有良好的效果和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕卫锋	北京航空航天大学计算机学院	25	501	10.0	22.0
2	杜博文	北京航空航天大学计算机学院	3	24	2.0	3.0
3	梁野	北京航空航天大学计算机学院	1	3	1.0	1.0