下车信息对公交乘客精细化分类影响研究

摘要

目前广泛采用的公交一票制缺乏下车信息,利用一票制数据得到的乘客分类需要进行精细化分类效果评估.本研究利用包含下车站点的大规模公交票务数据,对比分析了有无下车信息下的分类模型,探究下车信息缺失对乘客分类的影响.采用分类指标和组合聚类方法对公交乘客进行精细化分类,选取中国北京市路面公交连续28 d的乘客上下车数据作为实例,分析下车信息及分类指标对分类结果的影响.结果表明,有无下车信息的2个模型均能实现乘客的有效分类,分类结果都能体现每类乘客的时空活动规律.其中,包含下车信息的分类模型能够识别具有明显出行距离特征的小样本群体,如占比0.25%的长距离出行乘客等特殊群体;而缺少下车信息的分类模型类别平均占比标准差远小于包含下车信息的分类模型,分类结果相对均衡,且各类别乘客在多维度上的规律差异显著,更能体现分类的宏观特征.