【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公交用户出行目的预测，尤其是涉及一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法。
技术介绍
1、在交通领域，数据驱动的研究方法正迅速兴起，通过大数据来优化公交服务已经成为新的趋势。然而，公交刷卡数据往往缺乏关于个体出行目的的信息，导致无法了解用户出行行为背后的动机和原因，限制了公交运营企业对用户行为的深入认识。
2、与此同时，居民出行调查数据包含了丰富的个体活动时空特征和出行目的信息，对于分析公交用户出行行为与出行目的之间的关系具有重要意义。这些调查数据往往需要花费大量的人力、物力，导致样本量通常较少。而刷卡数据虽然可以自动收集，但无法直接获取用户的出行目的。如果能将这两类数据的优势结合起来，就可以构建一个包含用户出行目的大规模刷卡数据集，从而为研究用户出行需求和出行动机之间的关系奠定基础。目前的研究尚未有效地融合这两类数据，这导致对常规公交用户出行目的的推断面临挑战。
3、经过检索，中国专利技术专利公开号cn111968018a公开了一种地铁出行目的识别方法及装置，能够提高出行目的识别精度。方法包括：...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，所述建立特征工程的过程包括：根据出行调查数据的出行起点和出行终点，以及公交刷卡数据的上车站点和下车站点，分别计算周边距离阈值范围内不同类型兴趣点比例，以及出发时间余弦值、到达时间余弦值和行程时间，作为用户出行的特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，若某条所述的出行调查数据的家庭地址和工作地地址均未缺失，则将其划分为第一类出行数据，反之划...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，所述建立特征工程的过程包括：根据出行调查数据的出行起点和出行终点，以及公交刷卡数据的上车站点和下车站点，分别计算周边距离阈值范围内不同类型兴趣点比例，以及出发时间余弦值、到达时间余弦值和行程时间，作为用户出行的特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，若某条所述的出行调查数据的家庭地址和工作地地址均未缺失，则将其划分为第一类出行数据，反之划分为第二类出行数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，所述第一模型的构建过程包括：筛除第一类出行数据中出行目的为通勤或回家的记录，将剩余数据划分为训练集和测试集，使用机器学习模型训练并生成第一模型；
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，所述的机器学习模型为xgboo...
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