基于AFC数据的地铁乘客出行目的地实时预测

• 作者: 许胜博
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: AFC数据 数据挖掘 "习惯"分类 非集计 目的地预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 81-90
• 页数: 10页
• 分类号: U239.5
• 字数: 5211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2019.02.011

摘要

文章利用数据挖掘基本原理构建AFC数据挖掘引擎,从海量历史数据中提取特定卡号乘客的出行规律,当该乘客经过进站闸机时,引擎就可以准确预知该乘客的出站位置,这为更小粒度、更为精细的非集计短时客流预测提供了依据.成都地铁实例分析结果显示,文中提出的方法对持有固定智能卡的旅客目的地实时预测具有较高的精确度.