基于智能刷卡数据的乘客上车站点估计研究

作者：高万晨; 路世昌^*; 李丹

来源：交通运输系统工程与信息, 2023, 23(06): 307-318.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2023.06.030

• 城市交通
• 上车站点估计
• 算法
• 智能刷卡数据
• 熵率

针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题，本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法，并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比；其次，采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率；最后，以珠海市18路公交的智能刷卡数据为例，验证所提出算法的有效性。研究结果表明，3种算法均能实现所有乘客上车站点的全部匹配，与传统的时间窗算法相比，匹配率高约36.3%。就3个维度样本数据的平均熵率而言，乘客上车站点估计的准确率从高到低分别为两阶段算法，改进K近邻算法，改进模糊C均值聚类算法；两阶段算法与改进K近邻算法准确率相差不大，选择熵率最小的算法确定乘客最终的上车站点。本文研究方法可以应用于城市公交系统。

• 单位
  辽宁工程技术大学