简介：在公共交通宏观客流变化分析的基础上,展开公共交通出行选择调查,结合基于问卷和IC卡信息关联的公交个体出行跟踪,对北京市公共交通票价调整对出行者出行行为的影响进行深入分析.利用二元Logistic模型对问卷数据进行回归分析发现,职业、收入、是否拥有私家车及出行目的与调价后出行行为的变化存在明显的相关性.同时,研究以样本出行者的多模式公共交通IC卡刷卡数据为基础,提取了公交个体出行链,定量分析调价前后出行结构的变化.结果表明,调价对于非通勤出行者出行结构的影响大于通勤出行者,且这种影响主要体现为引发出行链结构相对简单的短距离轨道出行者转向公交出行.研究结果为公共交通政策实施效果评估,线网优化以及运营管理提供了科学依据和决策支持,有利于进一步提升北京市公共交通的服务水平.
简介：提出了一个全新的动态公交客流预测模型,使用智能卡数据和网络爬取的常州市兴趣点(POI)数据、天气记录数据,建立一种特征融合的长短期记忆递归神经网络(Feature-fusionLSTMRNN)模型,并应用于常州市地面公交客流集散点的智慧卡(SmartCard)刷卡客流预测.将以上模型用于刷卡客流预测实验,结果表明经过良好数据训练后的特征融合的长短期记忆递归神经网络可以在刷卡客流预测中保持较高的稳定性、准确性和泛化能力.
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