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摘要
以某市连续5日全天公交阶梯收费刷卡数据、公交出行GPS(global positioning system)数据及公交站点数据为基础，结合出行链算法与随机森林网络，构建了一套公交下车站点融合分析模型。在模型中，首先匹配GPS数据与公交站点数据，确定不同时刻的公交到站信息，再以乘客上车站点位置、出行频率、活动空间、下车点用地类型分布、下车概率为输入，识别乘客下车站点，最终下车站点推算率提升至100%，全样本有效率达76.2%，相比现有基于出行链的方法，识别有效率提升37%。
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单位重庆市交通规划研究院; 西南交通大学
