一种个体地铁出行预测的马尔可夫模型

• 作者: 于晨 张倩 汪洋 王斌 翟希
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 个体出行预测 马尔可夫模型 人类移动行为 城市计算
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 页码范围: 705-710
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 字数: 5226字
• 语种: 中文

摘要

为了解和挖掘城市人类移动行为的规律性和差异性,提出了一种马尔可夫模型来预测个体地铁出行行为.首先通过数据分析挖掘出城市出行个体的类别差异,根据出行数据将用户分为不同属性;然后标记出行记录标签,统计分析不同属性用户的出行时间分布差异;最后分时间段建立了用户个体出行的马尔可夫模型,预测其出行状态.对10万名用户的1000余万条地铁出行记录进行交叉验征,结果显示个体马尔可夫模型的平均预测精度达到72.73％,优于传统的时序预测模型.本文模型有效地预测了地铁出行中的个体出行行为,有利于解决城市发展中面临的交通拥堵问题,进一步合理分配交通资源.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张倩	上海师范大学信息与机电工程学院	27	41	4.0	5.0
2	王斌	上海师范大学信息与机电工程学院	17	14	2.0	3.0
3	汪洋	上海师范大学信息与机电工程学院	5	0	0.0	0.0
4	翟希		3	26	2.0	3.0
5	于晨	上海师范大学信息与机电工程学院	1	0	0.0	0.0