一种个体地铁出行预测的马尔可夫模型_于晨1
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书书书
第
１
４
卷
第
７
期
２０１９
年
７
月
中 国 科 技 论 文
ＣＨＩＮＡ
ＳＣＩＥＮＣＥＰＡＰＥＲ
Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．７
Ｊ
ｕｌ．２０１９
一种个体地铁出行预测的马尔可夫模型
于
晨
１
，
王
斌
１
，
翟
希
２
，
张
倩
１
，
汪
洋
１
（
１
．
上海师范大学信息与机电工程学院
，
上海
２０１４１８
；
２．
上海市城乡建设和交通发展研究院
，
上海
２０００３２
）
摘
要
：
为了解和挖掘城市人类移动行为的规律性和差异性
，
提出了一种马尔可夫
模型来预测个体地铁出行行为
。
首先通过数
据分析挖掘出城市出行个体的类别差异
，
根据出行数据将用户分为不同属性
；
然后标记出行记录标签
，
统计分析不同属性用户
的出行时间分布差异
；
最后分时间段建立了用户个体出行的马尔可夫模型
，
预测其出行状态
。
对
１
０
万名用户的
１
０００
余万条地
铁出行记录进行交叉验征
，
结果显示个体马尔可夫模型的平均预测精度达到
７２．７３％
，
优于传统的时序预测模型
。
本文模型有
效地预测了地铁出行中的个体出行行为
，
有利于解决城市发展中面临的交通拥堵问题
，
进一步合理分配交通资源
。
关键词
：
人工智能
；
个体出行预测
；
马尔可夫模型
；
人类移动行为
；
城市计算
中图分类号
：
ＴＰ３１２
文献标志码
：
Ａ
文章编号
：
２０９５
－
２
７８３
（
２０１９
）
０７
－
０
７０５
－
０
６
Ａ
Ｍ
ａｒｋｏｖ
ｍｏｄｅｌ
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ｙ
Ｙ
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；
２．
Ｓ
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ｇ
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Ａ
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：
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ｌｏｒｅ
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ｙ
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ｙ
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，
ａ
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ｍｏｄｅｌ
ｗａｓ
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ｐ
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ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ
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ｂｅｈａｖｉｏｒ
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ｇ
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ｕｒｂａｎ
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ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ
ｗｅｒｅ
ｍｉｎｅｄ
，
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ｉｎｔｏ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
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ｂａｓｅｄ
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ｄａｔａ．Ｔｈｅｎ
，
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ｔｒａｖｅｌ
ｒｅｃｏｒｄ
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ｗａｓ
ｌａｂｅｌｅｄ
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，
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ｉｓ
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ｔｈｅ
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：
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ｇ
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；
ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ
ｔｒａｖｅｌ
ｐ
ｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
；
Ｍａｒｋｏｖ
ｍｏｄｅｌ
；
ｈｕｍａｎ
ｍｏｂｉｌｉｔ
ｙ
；
ｕｒｂａｎ
ｃｏｍ
ｐ
ｕｔｉｎ
ｇ
收
稿日期
：
２
０１９
－
０
６
－
２
３
基
金项目
：
上海市科学技术委员会科技创新行动计划项目
（
１８５１１１０４２０２
）
第一作者
：
于晨
（
１
９９５
—
），
男
，
硕
士研究生
，
主要研究方向为智能交通
通信作者
：
王斌
，
副教授
，
主要研究方向为计算机视觉
、
机器学习
、
城市计算等
，
ｂ
ｉｎｗａｎ
ｇ
＠
ｓｈｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
人
类在社会中的移动现象以多种方式存在
，
国
家和城市间的人类移动表现为移民或者旅游
，
城市
内的移动 则主要 是通勤行为
。
与前者 相比
，
城市 内
的移动行 为更加 频繁
，
结构更 加复杂
。
城市规模的
快速发展使得交通拥堵和公共交通资源配置不合理
的问题越来越 突出
，
越来越多的学者开始关注并研
究人类移动行为
。
Ｇ
ｏｎｚａｌｅｚ
等
［
１
］
通
过 研究波 士 顿
１
０
万
名 匿名 手
机用户的轨迹后发现个体的轨迹具有高度的时空规
律性
，
这打破了以往对人类移动具有随机性的认识
。
在一个城市里
，
大多数人都有很高的可能性往返于
几个固定的地方
，
偶尔也会探索新的地方
，
并且个人
出行 模 式 往 往 具 有 单 一 的 空 间 概 率 分 布
。
Ｙ
ｏｎ
ｇ
等
［
２
］
从
最大熵原理的角度分析了北京地铁交通出行
数据分布
，
发现人类进入地铁的时间间隔服从指数
截断的幂律分 布
，
这说明人类出行时间的分布符合
一定规律
。
Ｊ
ｉａｎ
ｇ
等
［
３
］
研
究发 现出租 车和 公 交 巴士
出行位移分布符合指数分布
，
地铁出行位移分布更
适合用伽马 分布来拟 合
，
这说明人类出行 的空间分
布也符合一 定的规律
。
Ｙ
ｏｎ
ｇ
等
［
４
］
将
人类 的工 作 日
和周末出行 分开研究
，
发现它们可以分解为不同的
模式
，
并且关注到出行的一些兴趣点
，
例如住宅
、
娱
乐场 所 和 交 通 枢 纽
，
这给本文的研究带来启发
。
Ｙ
ａｎ
ｇ
等
［
５
］
从
网络的角度出发
，
证明人类移动网络可
以分为两类
：
协议人 类移动网 络和社会人类移 动网
络
，
并讨论了链接预测社会人类移动网络的可行性
。
Ａ
ｌｅｘａｎｄｅｒ
等
［
６
］
分
析了美国波士顿地区的手机通话
细节记录
（
ｃ
ａｌｌ
ｄｅｔａｉｌｓ
ｒｅｃｏｒｄ
，
ＣＤＲ
）
，
利
用
Ｃ
ＤＲ
所
含
的时间和坐标信息将用户的地点转换为集群位置
，
进而判断为家庭
、
工作或其他地点
，
并且和人口普查
结合起来
，
汇总出行信息后 建立出行 矩阵来 分析其
活动
，
从群体层面对人类出行特征进行建模
。
Ｊ
ｉａｎ
ｇ
等
［
７
］
提
出了一种时间分辨率为
１
０ ｍｉｎ
、
空
间分辨 率
为数百米的城市移动
Ｔ
ｉｍｅＧｅｏ
模
型
。
在获得城市结
华亿
- 粉丝: 41
- 资源: 308
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