基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

• 作者: 南斯睿 张凯丽 李岩 陈宽民
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 出行特征 分布式出行信息 城市轨道交通 出行行为
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 交通规划与管理
• 页码范围: 96-102
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 3919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.01.013

摘要

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李岩		25	139	5.0	11.0
3	陈宽民	长安大学公路学院	55	998	19.0	31.0
4	南斯睿	长安大学公路学院	6	12	2.0	3.0
7	张凯丽		1	1	1.0	1.0