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基于活动的智能卡数据熵空间K-means聚类个体出行规律探索

作者

上市的：
  • 孙，李
  • 赵娟娟
  • 张军
  • 张，范
  • 叶克江
  • 徐成忠

摘要

旅行活动影响个人的旅行地点、时间和频率。了解不同活动下的个人出行规律对于个人出行预测和城市设施规划至关重要。现有的研究需要进一步改进，因为它们没有充分考虑活动因素对个人旅行模式的影响。在本文中，我们提出了一个创新的框架，用于探索个体层面上的出行规律及其与城市区域属性的相关性。该框架的新颖性和独特性在于其三个层次：（i）出行预处理层，通过结合个人出行特征和公共交通网络，提取每个完整的公共交通出行和出行目的（例如通勤活动和非通勤活动）。（ii）基于熵的出行规律测量和基于K-means的多视图聚类层，用于评估不同出行活动的个人出行重复程度，并调查用户之间的相似性和差异。（iii）区域相关性分析层，用于探索个人出行规律与家庭和工作场所这两个关键位置的区域属性之间的相关性。更重要的是，通过使用该框架，我们获得了基于大规模数据集（覆盖64万用户）的实证见解收集自公共交通智能卡。例如，根据通勤活动的规律性，通勤者可以分为四类：普通工人（24%）、弹性工作时间工人（21%）、加班工人（35%）和其他工人（20%）。这四个群体的分布与工作场所的行政特征相关，皮尔逊相关系数为0.503。此外，根据个人非通勤活动的出行规律，还可以将其分为两类：有限访客（37%）和积极探索者（63%）。这些个体的分布与其所在地公共交通设施的覆盖率相关，皮尔逊相关系数为0.604。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:phsmap:v:636:y:2024:i:c:s037843712400030x版本
    DOI:10.1016/j.physa.2024.129522
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