【摘 要】
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考虑城市轨道交通路网不同OD间客流构成的异质性,基于数据驱动方法,研究不同OD特性与路径属性组合条件下的乘客路径选择机器学习建模问题,提出将模糊聚类与集成学习相结合的
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金(T19E700010)
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考虑城市轨道交通路网不同OD间客流构成的异质性,基于数据驱动方法,研究不同OD特性与路径属性组合条件下的乘客路径选择机器学习建模问题,提出将模糊聚类与集成学习相结合的建模方法。运用FCM聚类方法将路网站点划分为若干类别,以模糊聚类结果作为子学习器的划分依据,构建了基于支持向量回归机(SVR)的路径选择子学习器,实现了基于OD类别隶属度对多个子学习器进行组合的路径选择集成预测。该方法既能体现客流特性的差异对路径选择的影响,也解决了难以直接获取乘客属性对建模与预测带来的难题,有效提高了模型准确性。以北京城市轨
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