Individual Travel Knowledge Graph-Based Public Transport Commuter Identification: A Mixed Data Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Commuters are the stable travel group for the public transportation (PT) service system. Accurately identifying the PT commuters is conducive to promoting PT service quality and development of urban sustainable transportation. This paper extracts individual PT travel chain information and constructs individual travel knowledge graphs of PT passengers based on the association matching algorithm and the theory of multilayer planning. A mixed dataset is formed by associating individual travel chains with travel survey data. Seven travel characteristic indicators regarding travel performance and spatiotemporal travel characteristics are extracted. The identification model of PT commuters is developed based on a three-layer backpropagation neural network (BPNN). The optimal model structure of neuron node number, transfer function, and learning rate are discussed quantitatively according to the minimization of model errors. The evaluation indexes of overall accuracy and kappa coefficient of the constructed model are 94.5% and 87.9% separately. The results indicate that the model identification accuracy is acceptable, and the proposed characteristic indicators and systematic modelling procedure are effective. Then, the model performance is compared with the other five machine learning models further. The results confirm that the proposed model has a better identification accuracy and viability, and the model performance will improve with the increase of the sample size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».