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一種個體地鐵出行預測的馬爾可夫模型

于晨; 王斌; 翟希; 張倩; 上海師范大學信息與機電工程學院; 上海201418; 上海市城鄉建設和交通發展研究院; 上海200032
  • 人工智能
  • 個體出行預測
  • 馬爾可夫模型
  • 人類移動行為
  • 城市計算

摘要:為了解和挖掘城市人類移動行為的規律性和差異性,提出了一種馬爾可夫模型來預測個體地鐵出行行為。首先通過數據分析挖掘出城市出行個體的類別差異,根據出行數據將用戶分為不同屬性;然后標記出行記錄標簽,統計分析不同屬性用戶的出行時間分布差異;最后分時間段建立了用戶個體出行的馬爾可夫模型,預測其出行狀態。對10萬名用戶的1 000余萬條地鐵出行記錄進行交叉驗征,結果顯示個體馬爾可夫模型的平均預測精度達到72.73%,優于傳統的時序預測模型。本文模型有效地預測了地鐵出行中的個體出行行為,有利于解決城市發展中面臨的交通擁堵問題,進一步合理分配交通資源。

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