张志熙，陈玲娟

（武汉科技大学汽车与交通工程学院，湖北武汉430081）

0 引言

随着智能公交系统的快速发展，IC卡出行成为主流模式，采集乘客刷卡数据以及车辆到离站时间数据变得可行.挖掘公交IC卡数据与GPS数据，可有效提取公交乘客出行特征.利用公交乘客上车刷卡数据信息与公交车运行时间信息进行数据融合分析，可较为精确判断刷卡乘客的上车位置.但目前常规公交采用一票制，刷卡记录中缺失下车站点、换乘记录等信息.因此高效判断刷卡乘客下车站点，成为利用多源数据进行公交OD推导与换乘识别的关键.Barry等［1］以纽约市为例，对其公交系统存储的乘客信息进行研究，并基于出行链构造OD推断算法实现了下车站点的推导；Munizaga等［2］在高度匹配出上车站点的基础上，利用改进下车站点估计法，并结合均一时间系数法进行下车站点判断分析；Wang等［3］基于IC卡数据与GPS车辆定位数据，利用不间断出行法，提取乘客出行规律；Zhang等［4］基于智能卡、车辆定位、IC卡交易等数据，得出判断乘客下车站点的约束条件，并采用随机场模型和协同滤波算法提取信息缺失下的公交乘客出行链，从而实现下车站点判断；Yan等［5］在已有的OD矩阵基础上，利用K均值聚类将刷卡乘客分成规则和不规则两组，采用基于出行链的两步算法逐次识别乘客的下车站点；Jung等［6］利用一票制公交卡数据和土地利用特征开发了一种深度学习模型来估算公交乘客的下车目的地，并利用首尔AFC系统数据对模型进行检验；……