基于售检票数据挖掘的轨道交通乘客居住区辨识

来源：交通运输系统工程与信息杂志2016年第5期北京时间：

作者：姚向明，赵鹏，韩宝明，邹庆茹

单位：北京交通大学交通运输学院，北京100044

摘要：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.

关键词：城市交通,居住区辨识,数据挖掘,城市轨道交通,自动售检票数据

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(51478036); 中央高校基本科研业务费专项资金资助/ Fundamental Research Funds for the Central Universities(T16JB00260)；中国博士后科学基金/China Postdoctoral Science Foundation(2016M591062).