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基于时空序列相似性的城轨乘客出行模式识别
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于时空序列相似性的城轨乘客出行模式识别

    • Recognition of travel patterns for urban rail transit passengers based on spatiotemporal sequence similarity

    • “在轨道交通领域，专家基于智能卡数据建模个体时空序列，识别出行模式，为客流分析提供新方法。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第9期 页码：2588-2599
    • 作者机构：

      1.西安建筑科技大学 资源工程学院， 西安 710055

      2.北京交通大学 土木建筑工程学院， 北京 100044

      3.长安大学 运输工程学院， 西安 710064

    • 作者简介：

      张娜（1991-），女，讲师，博士.研究方向：城市轨道交通乘客出行行为.E-mail：na_zhang@xauat.edu.cn

      陈峰（1962-），男，教授，博士.研究方向：城市轨道交通客流需求.E-mail：fengchen@bjtu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52202385)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221413    

      中图分类号： U491.1

    • 收稿：2022-11-08，

      纸质出版：2024-09-01

    移动端阅览

  • 张娜,陈峰,王剑坡等.基于时空序列相似性的城轨乘客出行模式识别[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(09):2588-2599. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221413.

    ZHANG Na,CHEN Feng,WANG Jian-po,et al.Recognition of travel patterns for urban rail transit passengers based on spatiotemporal sequence similarity[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(09):2588-2599. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221413.

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