基于智能刷卡数据的乘客上车站点估计研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2023年第6期北京时间：

作者：高万晨, 路世昌, 李丹

单位：辽宁工程技术大学，工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125000

摘要：针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题，本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法，并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比；其次，采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率；最后，以珠海市18路公交的智能刷卡数据为例，验证所提出算法的有效性。研究结果表明，3种算法均能实现所有乘客上车站点的全部匹配，与传统的时间窗算法相比，匹配率高约36.3%。就3个维度样本数据的平均熵率而言，乘客上车站点估计的准确率从高到低分别为两阶段算法，改进K近邻算法，改进模糊C均值聚类算法；两阶段算法与改进 K 近邻算法准确率相差不大，选择熵率最小的算法确定乘客最终的上车站点。本文研究方法可以应用于城市公交系统。

关键词：城市交通,上车站点估计,算法,智能刷卡数据,熵率

基金资助：辽宁省教育厅人文社会科学研究项目 (21-A817)。