关键词:
城市轨道交通
乘客出行规律
日出行链
出行规律稳定性
信息熵
摘要:
[目的]为更精确地度量城市轨道交通乘客个体出行规律稳定性,提升出行预测精度,解决现有信息熵模型在量化稳定性时存在的偏差问题,为交通规划和管理提供更可靠的数据支持。[方法]首先,构建以单日出行站点次序为基础的日出行链,作为分析乘客出行规律的核心数据结构。其次,基于LCS(最长公共子序列)算法设计日出行链相似性度量方法,通过计算日出行链之间的LCS长度评估其相似性,并构建相似度矩阵以表征个体出行的日间重复程度。为进一步提高稳定性度量的准确性,引入修正系数α对传统信息熵模型进行改进,以消除基础模型输出熵值中的偏离。最后,通过实际乘客出行案例,构建乘客日出行链,分别计算修正前后的信息熵值,对比分析模型改进效果,并验证其在不同乘客群体中的适用性。[结果及结论]改进后的信息熵模型能有效消除基础模型输出熵值中的偏离,对乘客出行链规律程度的量化输出更符合实际出行的稳定性特征,对多数乘客有较好的适应性。该方法为城市轨道交通乘客出行规律的精确度量提供了新的思路,有助于提升出行预测的精度和可靠性,为交通运营优化提供科学依据。