Resumen

Los datos de las tarjetas inteligentes de los pasajeros de autobuses convencionales son datos bsicos importantes para muchos estudios, como la optimizacin de la red de autobuses. Dado que en la mayora de las ciudades slo se registra la informacin de embarque, es necesario identificar las paradas de desembarque. El mtodo clsico de la cadena de viajes slo puede detectar los destinos de los pasajeros que tienen ciclos de viaje. Sin embargo, el resto de viajes no encadenados sin destinos son difciles de analizar. Con el fin de mejorar la precisin de los mtodos existentes para determinar las paradas de los viajes no enlazados, en este trabajo se propone un mtodo basado en un marco de apilamiento de dos capas. En la primera capa, se utilizan cinco mtodos, a saber, el mtodo de paradas de alta frecuencia, el mtodo de atraccin de paradas, el mtodo de conveniencia de transbordos, el mtodo de atraccin de tipos de uso del suelo y el mtodo de conjunto histrico de grupos mejorado (I-GHSM). Entre ellos, el ltimo se presenta aqu para agrupar registros con patrones de comportamiento similares en un grupo con mayor precisin. En la segunda capa, se selecciona el modelo de regresin logstica para obtener la ponderacin adecuada de cada mtodo de la capa anterior para diferentes conjuntos de datos, lo que aporta capacidad de generalizacin. Tomando como ejemplo los datos de la lnea Kuai 1 del BRT de Xiamen, el I-GHSM de la primera capa ha demostrado ser necesario y eficaz. Adems, el mtodo basado en el marco de apilamiento de dos capas puede detectar todos los destinos de los viajes no enlazados con una precisin del 51,88%, y esta precisin es superior a la de los mtodos de comparacin, es decir, los algoritmos de dos pasos con KNN (k-nearest neighbor), rbol de decisin o Bosque aleatorio, y un mtodo paso a paso. Los resultados indican que el mtodo basado en el marco presentado tiene una gran precisin a la hora de identificar todas las paradas de los viajes no enlazados.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:datos de tarjetas inteligentes; pasajeros de autobuses convencionales; optimización de la red de autobuses; información de embarque; paradas de desembarque; método de cadena de viajes; viajes no enlazados; método basado en marco de apilamiento de dos capas; método de paradas de alta frecuencia; método de atracción de paradas; método de conveniencia de transbordo; método de atracción de tipo de uso del suelo; método de conjunto histórico de grupo mejorado (I-GHSM); modelo de regresión logística; Línea Kuai 1 del BRT de Xiamen; precisión; métodos de comparación; KNN (k-vecino más próximo); árbol de decisión; bosque aleatorio; método paso a paso; método basado en marco.
• Keywords:smart card data; conventional bus passengers; bus network optimization; boarding information; alighting stops; trip chain method; unlinked trips; two-layer stacking-framework-based method; high-frequency stop method; stop attraction method; transfer convenience method; land-use type attraction method; improved group historical set method (I-GHSM); logistic regression model; Xiamen BRT Line Kuai 1; accuracy; comparison methods; KNN (k-nearest neighbor); Decision Tree; Random Forest; step-by-step method; framework-based method.