基于朴素贝叶斯分类器的公交通勤人群辨识方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2015年第6期北京时间：

作者：孙世超，杨东援

单位：同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海200092

摘要：公交IC 卡数据中通勤用户卡号ID 的辨识和提取是其公交出行行为特征分析 的前提.本文以厦门市公交IC 卡刷卡记录为依托，结合相关问卷调查，提出一种基于朴素 贝叶斯分类器（Naïve Bayesian Classifier，NBC）的公交通勤人群辨识方法.首先，利用两种 数据源中（问卷调查数据与IC 卡数据）同时包含的公交出行信息，例如工作日首次刷卡时 间、每周工作日刷卡天数等，建立其与调查数据中独有的类别变量（通勤人群/非通勤人 群）之间的贝叶斯概率关系，并以此构建与训练NBC模型.然后，利用未参与训练的调查 样本对标定后的模型的预测准确性进行测试，通勤人群的预测成功率达到88%.最终，利 用测试验证后的NBC模型对公交IC 卡数据中通勤人群进行识别，结果显示，厦门市公交 通勤人群的数量介于26万人到32万人之间，并给出相关指标的统计结果.

关键词：城市交通,IC卡数据,朴素贝叶斯分类器,通勤人群

基金资助：国家自然科学基金（51478350）.