基于手机信令数据的地铁乘客路径识别研究

论文摘要

随着轨道交通网络的发展,客流诱导与预警、应急管理、票务清分等问题变得更加棘手。传统方法是基于最短路径进行票务清分和断面客流预测,可结果与实际往往存在较大差异。票务清分的不合理会影响运营商利益,断面客流计算的不准确会影响地铁应急管理方案。现阶段部分学者基于位置数据识别乘客路径等特征,通过乘客实际路径解决票务清分、断面客流预测等问题,但都存在一定局限性。本文首先基于用户信令数据和站点经纬度数据识别地铁基站,再结合地铁基站过滤出乘客轨道交通系统内的位置数据,把站点作为图的节点,站点间的时间差作为权重,切分乘客当天全部轨道交通行程,利用节点的最短路径计算行程的进出站点、换乘点和时间,最终给出乘客完整路径。基于真实数据集进行实验,结果表明:基站识别算法对商A、运营商B、运营商C站点基站识别准确率分别为:79. 197%、72. 941%、92. 893%;乘客路径识别算法对运营商A用户、运营商B用户、运营商C用户识别准确率为70%、70%、85%。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 丁敬安,张欣海

关键词: 轨道交通网络,票务清分,断面客流预测,信令数据,图计算,路径识别

来源: 中国电子科学研究院学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 铁路运输,交通运输经济

单位: 杭州三汇数字信息技术有限公司,安徽工业大学管理科学与工程学院,中国电子科学研究院

基金: “十三五”国家重点研发计划(2017YFC0820503)

分类号: U293.1

页码: 1194-1201

总页数: 8

文件大小: 2954K

下载量: 182

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标签：轨道交通网络论文;  票务清分论文;  断面客流预测论文;  信令数据论文;  图计算论文;  路径识别论文;