基于朴素贝叶斯分类器的乘客出行属性分析

崔洪军; 赵锐; 朱敏清; 李霞

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基于朴素贝叶斯分类器的乘客出行属性分析

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cqvip:确定出行目的是探究出行规律的重要环节,而公交智能卡数据中恰恰缺少此部分属性。将出行调查数据与智能卡数据融合,对调查数据中的上、下车时间、出行目的进行提取,基于贝叶斯概率模型对其进行分析;对应智能卡数据集,借助朴素贝叶斯分类器对缺少的出行目的属性加以补充。以石家庄市北国商城公交站为例进行实证分析,并基于不同出行目的,对乘客的日出行次数及每名乘客的出行周变规律进行分析。结果表明,该方法对出行目的估计准确率为85.6%,乘客通勤出行平均每周4.7次,因私出行每周2.9次,归家出行每周3.4次,并给出了相关统计结果。

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第11期|4572-4576|共5页
作者
崔洪军; 赵锐; 朱敏清; 李霞;
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作者单位

河北工业大学土木与交通学院天津 300401;

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正文语种 chi
中图分类交通调查与规划;
关键词
城市交通; 出行行为属性; 朴素贝叶斯分类器; 数据融合; 智能卡数据;

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