Este artículo presenta un método novedoso para extraer la regularidad del comportamiento de viaje individual de diferentes pasajeros de transporte público mediante la construcción de un modelo basado en gráficos de comportamiento de viaje. El gráfico de comportamiento de viaje individual se desarrolla para representar posiciones espaciales, distribuciones de tiempo y rutas de viaje y, además, pronostica la elección de comportamiento del pasajero de transporte público. El gráfico de comportamiento de viaje propuesto se compone de macronodos, arcos y probabilidad de transferencia. Cada macronúcleo corresponde a un mapa de asociación de viajes y representa un comportamiento de viaje. Un mapa de asociación de viajes también contiene sus propios nodos. Los nodos de un mapa de asociación de viajes se crean cuando los datos procesados de la cadena de viajes muestran un cambio significativo. Así, cada nodo de tres capas representa un cambio significativo de posiciones espaciales de viaje, tiempo de viaje y rutas, respectivamente. Dado que un mapa de asociación de viajes representa un comportamiento de viaje, el gráfico puede considerarse una secuencia de comportamientos de viaje. Mediante la integración del mapa de asociación de viajes y el cálculo de las probabilidades de los arcos, es posible construir un gráfico de comportamiento de viaje único para cada pasajero. Los datos utilizados en este estudio son datos multimodales cotejados por determinadas reglas basadas en los datos de las transacciones con tarjetas inteligentes de transporte público y las características de la red. Los resultados del estudio de caso demuestran que el método basado en gráficos para modelar el comportamiento de viaje individual de los pasajeros del transporte público es eficaz y factible. Los gráficos de comportamiento de viaje apoyan el análisis personalizado de las características de los viajes en transporte público y la predicción de la demanda.
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