Resumen

El análisis de los hábitos de viaje de los pasajeros es siempre un elemento importante en el campo del tráfico. Sin embargo, los patrones de viaje de los pasajeros sólo pueden observarse durante un periodo de tiempo, y muchas personas viajan diariamente en transporte público en grandes ciudades como Pekín, lo que da lugar a datos a gran escala y a una operación difícil. Utilizando la plataforma SPARK, este artículo propone un algoritmo de reconstrucción de viajes y adopta el algoritmo de agrupación espacial de aplicaciones con ruido basado en la densidad (DBSCAN) para extraer los patrones de viaje de cada usuario de tarjeta inteligente (SC) en Pekín. Para el fenómeno de que los pasajeros pasan las tarjetas antes de llegar para evitar la aglomeración causada por la gente del mismo destino, se adopta el algoritmo basado en los elementos frecuentes de viaje de los pasajeros para garantizar la exactitud de los patrones regulares espaciales. Por último, este artículo propone un modelo basado en la densidad y la importancia de los nodos para agrupar las estaciones de autobuses. La conexión de transporte entre las zonas formadas por estas estaciones de autobuses puede verse con ayuda de los datos SC. Esperamos que esta investigación contribuya a futuros estudios.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:estaciones de autobuses, hábitos de viaje de los pasajeros, pautas de viaje de los pasajeros, pautas espaciales regulares, algoritmo de reconstrucción de viajes, algoritmo, densidad, papel, personas, diario de pekín
• Keywords:bus stations, passenger travel habits, passenger travel patterns, spatial regular patterns, trip reconstruction algorithm, algorithm, density, paper, people, beijing daily