赵海宾，郭 忠，吴洪洋，刘海旭，王子甲

（1.交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心，北京 100029；2.北京城建设计发展集团股份有限公司交通研究中心，北京 100032；3.北京交通大学土木建筑工程学院道路与铁道工程系，北京 100044）

0 引言

公交乘客出行特征分析不仅是评价公交运行现状的内容之一，也是公交线网优化的前提和基础。通过传统的公交调查方式获取公交乘客出行特征需要耗费大量人力物力。随着公交智能化系统的不断完善，公交大数据的应用为分析乘客出行特征提供了新的思路。

相比于传统的公交调查方式，公交大数据获取成本更低，包含的信息也更为丰富[1-2]。近年来，基于公交大数据分析乘客出行特征的研究越来越多，如陈绍辉等[3]利用禁忌搜索算法及数据匹配模型将公交IC 卡数据与GPS 数据等相匹配，发现该方法可以较高的准确率得到交易记录和上车站点ID 之间的关系；陈君等[4]利用公交数据和数据仓库技术建立了智能公交数据分析平台，将智能调度与公交IC卡系统进行关联，结果表明该方法在判断公交乘客上车站点的准确率方面表现突出。

上述研究主要针对乘客上车站点的推断。由于常规公交一般采用一票制，从而缺乏可用的下车位置信息，所以相比于乘客上车站点推断，识别乘客下车站点更具挑战性[5]。目前主要存在两种估算乘客下车站点的方法：集计法和非集计法。集计法一般假设乘客根据出行距离和车站吸引力的特定概率分布下车[6]，如徐文远等[7]利用公交IC 卡数据和GPS 信息，结合站点吸引权概念进行了居民出行上下车站点推断，但是在推断下车站点时精度较差。……