【摘 要】
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通勤乘客是在早晚高峰出行并具有一定出行规律的人群,准确地从公交刷卡数据中识别通勤人群,对采取措施缓解早晚高峰交通拥堵和整个城市公交线网规划和调整具有重要意义。本文
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578247),广东省交通运输厅科技项目(科技-2015-02-076).
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通勤乘客是在早晚高峰出行并具有一定出行规律的人群,准确地从公交刷卡数据中识别通勤人群,对采取措施缓解早晚高峰交通拥堵和整个城市公交线网规划和调整具有重要意义。本文以珠海市公交IC卡数据为依托,提出一种基于差分进化算法优化支持向量机(SVM)的公交通勤识别方法。首先通过通勤乘客调查和实际刷卡数据相结合,分析出通勤乘客出行的特征属性;然后采用SVM算法构建分类识别模型,并利用差分进化算法(DE)对SVM进行参数寻优,得到最优识别模型,其识别准确率高达94.28%,优于其他算法模型;最后利用该模型对珠海公交IC
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