一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法

摘要

本发明针对城市公交车载报站系统中存在数据缺失的问题，提供了一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法，包括以下步骤：通过分析缺失数据的特征以及公交乘客的刷卡行为特点并结合历史数据，构造了以行程时间作为后验条件参数集合的极大概率估计模型，借助乘客刷卡数据准确推断了城市公交系统中自动报站设备的缺失数据。本发明所提供的数据修补方法，克服了现有技术中受城市建筑阴影效应影响，公交车载自动报站系统易出现定位失败或通信丢包，导致报站信息不完整严重影响后续数据挖掘效果的缺陷，提高了乘客公交出行轨迹还原的成功率，增加了城市公交客流分布研究的信息有效性。