資料介紹
基于對(duì)智能交通卡數(shù)據(jù)的挖掘與分析能夠?yàn)槌鞘薪煌ńㄔO(shè)和城市管理提供有力支持,但現(xiàn)有研究數(shù)據(jù)大都僅包含公交或地鐵這兩方面數(shù)據(jù),且主要關(guān)注群體性宏觀出行規(guī)律。針對(duì)這一問題,以某城市交通卡數(shù)據(jù)為例,該數(shù)據(jù)包含著城市居民日常出行公交、地鐵、出租車等多源數(shù)據(jù),首先提出行程鏈的概念對(duì)居民出行行為建模,在此基礎(chǔ)上給出不同維度的周期性出行特征;然后提出一種基于最長公共子序列的空間周期性特征提取方法,并對(duì)城市居民出行規(guī)律進(jìn)行聚類分析;最后通過規(guī)則定義5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行初步驗(yàn)證。結(jié)果表明引入該方法的聚類算法對(duì)聚類結(jié)果有6. 8%的效果提升,有利于發(fā)現(xiàn)居民的行為模式。
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