基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法技术

本发明专利技术提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明专利技术提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。通票价调整具有一定的指导意义。通票价调整具有一定的指导意义。

【技术实现步骤摘要】
基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法


[0001]本专利技术涉及城市轨道交通
，尤其涉及基于卡数据的地铁票价调整对客流影响 的非集计分析方法。

技术介绍

[0002]由于不同的乘客对票价的敏感程度各有差异，因此如果地铁在未来实施了新的票价政 策，势必会对全网的客流产生一定的影响，这一方面会影响地铁运营公司的票价收入，另 一方面也会造成各条线路客流的较大波动，并且这种影响在不同的时间跨度也会有较大差 别，即票价调整对客流的影响在短期、中期和长期时间范围内是会有一定变化的。因此， 在制定新的票价政策之前，分析票价调整对客流的影响并且研究地铁乘客对票价调整的反 应特点和敏感程度是十分重要且关键的一步。
[0003]针对票价调整对客流的影响，Evans(2004)指出乘客在选择出行方式时，出行费用是 一项重要参考依据，乘客会根据公共交通的票价变化情况改变自己的出行决定。因此，公 共交通运营单位通常会将使用不同的票价政策作为解决交通问题的一种方法。Dargay, Hanly等(2002)指出，乘客对票价变动的回应通常表现为需求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，其特征在于，包括：基于公共交通刷卡数据，建立具有地铁票价调整时间点的乘客出行数据集；基于所述乘客出行数据集，获取地铁票价调整时间点后维持地铁出行的乘客集合；基于该乘客集合，分析地铁票价调整时间点前后的出行特征变化，获得乘客出行变化特征集；基于该乘客出行变化特征集，通过回归混合模型进行聚类分析，获得地铁票价调整后的乘客出行意愿量化指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于该乘客集合，分析地铁票价调整时间点前后的出行特征变化，获得乘客出行变化特征集包括：基于所述乘客集合，分析获得地铁票价调整时间点之前的乘客的出行特征，和地铁票价调整时间点之后的乘客的出行特征；所述地铁票价调整时间点之前的乘客的出行特征包括：平均每周乘坐地铁出行的次数；一个月内出行起始站的数量；平均每周早晚高峰出行次数；平均每次乘坐地铁出行的距离；所述地铁票价调整时间点之后的乘客的出行特征包括：平均每周工作日乘坐地铁出行的频次变化；平均每周工作日乘坐地铁出行的距离变化；平均每周周末乘坐地铁出行的频次变化；平均每周周末乘坐地铁出行的距离变化；基于所述地铁票价调整时间点之后的乘客的出行特征，选取每位乘客在地铁票价调整时间点之后的平均每周乘坐公交出行的次数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于该乘客出行变化特征集，通过回归混合模型进行聚类分析，地铁票价调整后的乘客出行意愿量化指标包括：基于该乘客出行变化特征集，建立潜在类别模型；通过极大似然法求解该潜在类别模型，增加乘客出行变化特征的类别数目；基于所有的类别数目，根据AIC、BIC、aB...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子甲，陈志翔，陈峰，朱亚迪，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：