城市轨道交通网络中时空乘客拥挤度推断的统一概率框架
摘要：空间-时间人群拥挤推断模型的提出（STCIM）是一个用于实时推断整个城市轨道交通（URT）系统内乘客分布的框架。我们的模型是实用的，因为它是以概率方式设计的，并且仅基于由自动收费系统（AFC）收集的进站和出站时间戳信息。首先，整个URT系统被分解为多个车站和区段组成部分。通过将乘客的出行行为分解为进站、行驶、换乘和出站，我们建立了一个统计模型，通过历史AFC数据估计乘客在每个组成部分内停留的时间和乘客的目的地。然后，基于每个乘客的经过时间和他们的进站站点，实时预测乘客的空间分布。该方案的有效性经过了来自真实URT系统的真实数据的验证。
作者：Min Jiang, Andi Wang, Ziyue Li, Fugee Tsung
论文ID：2306.08343
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-06-16