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申请/专利权人:西安建筑科技大学
摘要:城轨乘客长期出行行为检测及时空变化影响因素分析方法,包括以下步骤;步骤1,将个体乘客的出行数据序列化为频率出行序列、时间出行序列和空间出行序列,以涵盖三个维度的信息;步骤2,基于不同维度下的出行序列,采用滞后精确贝叶斯在线变点检测模型,对个体乘客的长期出行行为进行变化检测;步骤3,将研究期分割为时间窗口,统计在不同窗口期内,个体乘客在频率、时间和空间三个维度下发生时空变化的总次数;步骤4,构建影响个体乘客长期出行时空变化的影响因素集;步骤5,构建负二项回归模型,定量分析个体乘客出行时空变化与各影响因素之间的关系。本发明有助于运营管理部门准确把握城市轨道交通网络化进程下乘客动态的出行需求。
主权项:1.一种城轨乘客长期出行行为检测及时空变化影响因素分析方法,其特征在于,包括以下步骤;步骤1,从频率出行序列、时间出行序列和空间出行序列三个维度序列化个体乘客的出行数据;步骤2,对个体长期出行数据在步骤1所述的三个维度上建立了出行序列,即频率序列、时间序列和空间序列;分别基于以上序列,构建滞后精确贝叶斯在线变点检测模型LaggedExactOnlineBayesianChangepointDetection,LEXO对个体乘客的长期出行行为进行变化检测;步骤3,根据步骤2实现了对个体乘客长期出行行为分别在频率、时间及空间维度上的行为变化检测,计数统计不同时段内周月年个体乘客在以上三个维度下发生行为变化的总次数;步骤4,构建影响个体乘客长期出行行为变化的影响因素集;步骤5,以由步骤4所得的变化次数为因变量,影响因素集中的内外部影响因素为自变量,构建负二项回归模型定量分析个体乘客出行行为的变化与其社会经济属性、出行目的以及轨道交通运营环境外部因素之间的关系。
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