利用重庆轻轨的乘客刷卡数据,分析了乘客出行特征,并提出了一种基于马尔科夫链的乘客轨迹预测算法。该算法首先利用贝叶斯分类器对乘客下次出行轨迹进行分类;然后,根据乘客最近一次出行轨迹与其常住地的关系,预测其下次出行轨迹。在真实轻轨交通数据集上的实验结果表明,该算法对乘客出行轨迹的预测效果优于LTMT、RNN和2-MC;同时,该算法基于大数据处理框架Spark进行编码,减少了运行时间。
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