基于阶梯收费刷卡数据的公交下车站点算法优化与实证评估

来源：同济大学学报·自然科学版杂志2022年第3期北京时间：

作者：杨飞，姜海航，郭煜东，刘健国，周涛

单位：1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 611756;2.重庆市交通规划研究院，重庆 401147

摘要：以某市连续5日全天公交阶梯收费刷卡数据、公交出行GPS（global positioning system）数据及公交站点数据为基础，结合出行链算法与随机森林网络，构建了一套公交下车站点融合分析模型。在模型中，首先匹配GPS数据与公交站点数据，确定不同时刻的公交到站信息，再以乘客上车站点位置、出行频率、活动空间、下车点用地类型分布、下车概率为输入，识别乘客下车站点，最终下车站点推算率提升至100%，全样本有效率达76.2%，相比现有基于出行链的方法，识别有效率提升37%。

关键词：智能公交,公交下车站点推导,公交刷卡数据,随机森林网络,出行链算法

基金资助：国家自然科学基金（52072313）；国家重点研发计划（50908195）；重庆规划和自然资源局项目（KJ-2021007）