【摘 要】
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以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足:一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行
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以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足:一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行起始站与前日末次出行终点站相同,连续时期内首次出行起始站与末次出行终点站总是紧邻"家"的位置,以此为基础构建居住区辨识中心点法.以北京市轨道交通为对象进行实证分析,通过连续一周自动售检票数据挖掘能对88.7%的公交卡(不包括单程票、员工卡)所对应乘客的居住区进行辨识,验证了本文方法的准确性与有效性.本文研究提高了售检票数据应用价值,为乘客出行行为及需求特征分析提供了方法支持.
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