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基于高斯混合聚类模型的公交出行特征分析

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【作者】 黄艳国韩亮张硕许伦辉

【Author】 HUANG Yanguo;HAN Liang;ZHANG Shuo;XU Lunhui;School of Electrical Engineering & Automation,Jiangxi University of Science & Technology;School of Civil Engineering & Transportation,South China University of Technology;

【机构】 江西理工大学电气工程与自动化学院华南理工大学土木与交通学院

【摘要】 针对公交出行特征的传统数据分析方法人工成本大的问题,提出一种基于高斯混合聚类模型的公交出行特征分析方法。以公交IC卡刷卡数据、公交运行GPS数据及静态站点数据为基础,建立高斯混合聚类模型,对比节假日与通勤日公交出行特征差异。最后以深圳市某路公交为实例,仿真结果表明,节假日与通勤日公交出行在高峰时段分布与持续时间上具有显著差异,验证了高斯混合聚类模型在交通数据分析领域中的有效性,对公交运营与调度优化有一定的借鉴意义。

【基金】 国家自然科学基金:基于小目标可见度与中间视觉理论的公路隧道照明节能运行模式研究(61463020);江西省教育厅科技项目:基于多源实时交通数据融合的城市路网交通拥堵形成与扩散机理研究(GJJ160608);江西省教育厅科技项目:城市道路短时动态交通流智能融合预测研究(GJJ160609)~~
【所属期刊栏目】 人工智能 (2019年16期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.039
  • 【分类号】TP311.13;U491.17
  • 【下载频次】26
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