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J-GLOBAL ID：201702245279151334   整理番号：17A0198650

市販のデータマイニングに基づく鉄道交通乗客の居住区同定【JST・京大機械翻訳】

Home District Identification for Urban Rail Transit Travelers by Mining Automatic Fare Collection Data

著者 (4件)： Yao Xiangming (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University) ,  Zhao Peng (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University) ,  Han Baoming (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University) ,  Zhou Qingru (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 16  号： 5  ページ： 233-240  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文において,都市鉄道輸送乗客の住宅地域同定のための方法を,自動的に改札データに含まれる時間-空間相関関係に基づいて構築した。鉄道輸送の大部分の乗客は旅行者によって満たされる。一日内の第1回の旅行者は最終回の旅行者と同じ、第一回の旅行者は第1回の旅行者と同じようになり、連続の期間内に初めて旅行者と最終回の旅行者は「家」の位置に隣接、これを基礎として居住区の識別中心点法を構築した。北京市の鉄道輸送を対象として、実証分析を行い、連続一週間の自動市販のデータマイニングにより、88.7%の公交Ka(単程票、,を含まない)に対応する乗客の居住区に対して識別を行い、本論文の方法の正確性と有効性を検証した。本論文は,市販の応用価値を改良して,乗客の旅行挙動と需要特性を分析するための方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *乗客 ,  鉄道輸送 ,  旅行 ,  住居地区 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 正確性 ,  実証分析 ,  北京市 ,  旅行者 ,  空間相関 ,  都市鉄道輸送 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： urban traffic ,  home district identification ,  data mining ,  urban rail transit ,  automatic fare collection data

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： データマイニング ,  鉄道 ,  交通 ,  乗客 ,  居住 ,  同定