| 基于朴素贝叶斯分类器的乘客出行属性分析 |
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| 引用本文： | 崔洪军,赵锐,朱敏清,李霞.基于朴素贝叶斯分类器的乘客出行属性分析[J].科学技术与工程,2020,20(11):4572-4576. |
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| 作者姓名： | 崔洪军 赵锐 朱敏清 李霞 |
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| 作者单位： | 河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401;河北工业大学土木与交通学院,天津 300401 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 确定出行目的是探究出行规律的重要环节,而公交智能卡数据中恰恰缺少此部分属性。将出行调查数据与智能卡数据融合,对调查数据中的上、下车时间、出行目的进行提取,基于贝叶斯概率模型对其进行分析;对应智能卡数据集,借助朴素贝叶斯分类器对缺少的出行目的属性加以补充。以石家庄市北国商城公交站为例进行实证分析,并基于不同出行目的,对乘客的日出行次数及每名乘客的出行周变规律进行分析。结果表明,该方法对出行目的估计准确率为85.6%,乘客通勤出行平均每周4.7次,因私出行每周2.9次,归家出行每周3.4次,并给出了相关统计结果。
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| 关 键 词： | 城市交通 出行行为属性 朴素贝叶斯分类器 数据融合 智能卡数据 |
| 收稿时间： | 2019/7/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/1/2 0:00:00 |
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