【摘 要】
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发展公共交通是缓解城市交通拥堵的重要途径,北京市的轨道交通发展迅速,在本市公共交通中扮演着重要角色。随着轨道交通客流量的增加,一些角色绝非“乘客”的出行者自然地融
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发展公共交通是缓解城市交通拥堵的重要途径,北京市的轨道交通发展迅速,在本市公共交通中扮演着重要角色。随着轨道交通客流量的增加,一些角色绝非“乘客”的出行者自然地融入到了轨道交通客流当中,我们称这些角色绝非“乘客”的出行者为异常出行乘客,异常出行乘客的存在严重影响了轨道交通出行乘客的人身及财产安全。掌握轨道交通异常出行乘客的出行特征,有助于提出更加有效的轨道交通管理办法、提高轨道交通服务水平,增加轨道交通乘客出行的满意程度。自动售检票系统采集了轨道交通乘客的历史刷卡数据,为研究轨道交通乘客的出行特征提供了大量高质量的数据。现有针对智能一卡通刷卡数据的研究主要关注常规出行,而对异常出行乘客的研究较少。在此背景下,论文基于北京市轨道交通刷卡数据,深入挖掘轨道交通异常出行乘客的出行规律,根据乘客多天的刷卡记录提取乘客状态序列作为乘客出行模式的特征,基于乘客的状态序列进行聚类得到异常出行乘客。另外,本论文考虑乘客出行的时空特征,定义了乘客出行模式间的距离,并基于此对异常出行乘客聚类得到异常出行群体,最后使用社交网络数据对异常出行群体进行验证。总体来讲,本论文的具体内容分为以下三个方面:(1)基于轨道交通刷卡数据,提出了异常出行乘客识别方法。首先,依据乘客多天的刷卡记录,提取乘客在相应时间段内各个小时的活动状态,得到乘客的活动状态序列,并以此作为乘客出行模式的特征。然后,使用PCA方法对乘客活动状态序列进行降维得到其低维表示,并基于此使用K-Means方法聚类得到异常出行乘客。(2)针对异常出行乘客,提出了异常出行群体的识别方法。部分异常出行乘客以团伙形式存在,本文称之为异常出行群体。论文考虑乘客出行的时空因素定义了乘客出行模式间的距离,基于此距离使用DBSCAN算法聚类得到异常出行群体,聚集到同一类簇的异常出行乘客被认为具有团伙关系。针对异常出行群体,使用社交网络数据对异常出行群体进行验证。(3)对于异常出行个体及异常出行群体的出行特征,进行可视化分析。从基于时间和空间的异常出行个体可视化、基于时空相似性的异常出行群体可视化、异常高发区域可视化三个角度对异常出行个体及异常出行群体特征进行可视化分析。论文基于轨道交通刷卡数据,实现了对轨道交通异常出行个体及异常出行群体的甄别,并从时空角度对其进行了可视化分析。根据识别结果,论文统计了异常出行乘客活动较为频繁的站点,与相关部门发布的异常事件高发区域基本吻合。
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