论文摘要
文章利用数据挖掘基本原理构建AFC数据挖掘引擎,从海量历史数据中提取特定卡号乘客的出行规律,当该乘客经过进站闸机时,引擎就可以准确预知该乘客的出站位置,这为更小粒度、更为精细的非集计短时客流预测提供了依据。成都地铁实例分析结果显示,文中提出的方法对持有固定智能卡的旅客目的地实时预测具有较高的精确度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许胜博
关键词: 数据,数据挖掘,习惯分类,非集计,目的地预测
来源: 交通运输工程与信息学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 中国铁路设计集团有限公司,线站院
分类号: U293.6
页码: 81-90
总页数: 10
文件大小: 790K
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