基于朴素贝叶斯轨道交通网络客流分配模型

doi:10.3969/j.issn.1674-0696.2018.06.18

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (06): 110-113.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2018.06.18

基于朴素贝叶斯轨道交通网络客流分配模型

翁小雄，汪周盼，黄靖翔

(华南理工大学土木与交通学院，广东广州 510641)

收稿日期:2016-11-21 修回日期:2017-04-27 出版日期:2018-06-12 发布日期:2018-06-12
作者简介:翁小雄（1958—），女，浙江杭州人，教授，博士，主要从事智能交通方面的研究。E-mail：ctxxweng@scut.edu.cn。通信作者：汪周盼（1991—），男，湖北武汉人，硕士研究生，主要从事智能交通方面的研究。E-mail：ctwangzhoupan@mail.scut.edu.cn。
基金资助:
国家自然科学基金项目（51108191；51378222）；广东省科技计划项目（2014B090904059；2016A030305001）

Model of Passenger Flow Assignment in Rail Transit Network Based on Naive Bayes

WENG Xiaoxiong，WANG Zhoupan，HUANG Jingxiang

(School of Civil Engineering and Transportation，South China University of Technology， Guangdong 510641，Guangzhou，P.R.China)

Received:2016-11-21 Revised:2017-04-27 Online:2018-06-12 Published:2018-06-12

摘要/Abstract

摘要： 在充分分析轨道交通行程时间组成要素及分布特性的基础上，利用已知AFC数据对行程时间参数进行估计，提出一种基于朴素贝叶斯分类器的轨道交通网络客流分配模型。利用AFC数据估算行程时间组成要素参数，得到OD间每条路径行程时间的均值及方差；将每名乘客的AFC数据作为一个样本，行程时间作为一个特征属性，利用朴素贝叶斯分类器进行概率分类，将每名乘客划分到后验概率最高的某条路径；得到轨道交通OD间每条有效路径的客流。根据广州地铁算例验证及仿真实验结果表明，该方法能较好预测每条有效路径客流分配比例。

关键词: 交通工程, 城市交通, 客流分配, 朴素贝叶斯, 轨道交通, AFC数据

Abstract: Passenger travel time components in urban rail transit and the corresponding distribution characteristicswere fully analyzed and a model of passenger flow assignment in rail transit network based on automatic fare collection (AFC) and naive Bias classifier was proposed.Firstly，travel time parameters were collected by using AFC data and the mean and variance of each path of travel time between OD were obtained.Secondly，by taking each passenger’s AFC data as a sample and the travel time as a characteristic property，the probabilistic classification was made using a Naive Bayes classifier.Each passenger was allocated to one path of the highest riding probability.In the end，the passenger flow of each effective path between the rail transits OD was obtained.The example of the Guangzhou subway and the simulation results show that the method can predict the distribution of the passenger flows of each effective path.

Key words: traffic engineering, urban traffic, passenger flow assignment, Naive Bayes, rail transit, AFC data

中图分类号:

U121

翁小雄，汪周盼，黄靖翔. 基于朴素贝叶斯轨道交通网络客流分配模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2018, 37(06): 110-113.

WENG Xiaoxiong，WANG Zhoupan，HUANG Jingxiang. Model of Passenger Flow Assignment in Rail Transit Network Based on Naive Bayes[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2018, 37(06): 110-113.

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