基于IC卡数据的居民出行成本建模分析

谢振东; 何建兵; 何仕晔; 吴金成; 徐锋; 张景奎; 冷梦甜

doi:10.12052/gdutxb.180142

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基于IC卡数据的居民出行成本建模分析

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 基于IC卡数据的居民出行成本建模分析
- Modeling and Analysis of Residents’ Travel Cost Based on IC Card Data
- 广东工业大学学报 2019年36卷第2期页码：47-53
- 作者机构：
  
  1. 广东岭南通股份有限公司,广东,广州,510000
  2. 广东工业大学自动化学院,广东,广州,510006
- 作者简介：
  
  谢振东(1966–)，男，教授级高级工程师，博士，主要研究方向为智能交通规划、一卡通大数据研究
  冷梦甜(1991–)，男，工程师，硕士，主要研究方向为一卡通大数据分析. E-mail: lengmt@lingnanpass.com
- 基金信息：
  
  羊城创新创业领军人才支持计划项目(2017008)
- DOI：10.12052/gdutxb.180142
  中图分类号： U491.1
- 网络首发：2019-03-15，
  
  纸质出版：2019
- 稿件说明：
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谢振东, 何建兵, 何仕晔, 吴金成, 徐锋, 张景奎, 冷梦甜. 基于IC卡数据的居民出行成本建模分析[J]. 广东工业大学学报, 2019, 36(2): 47-53.

Xie Zhen-dong, He Jian-bing, He Shi-ye, et al. Modeling and Analysis of Residents’ Travel Cost Based on IC Card Data[J]. 2019, 36(2): 47-53.
谢振东, 何建兵, 何仕晔, 吴金成, 徐锋, 张景奎, 冷梦甜. 基于IC卡数据的居民出行成本建模分析[J]. 广东工业大学学报, 2019, 36(2): 47-53. DOI： 10.12052/gdutxb.180142.

Xie Zhen-dong, He Jian-bing, He Shi-ye, et al. Modeling and Analysis of Residents’ Travel Cost Based on IC Card Data[J]. 2019, 36(2): 47-53. DOI： 10.12052/gdutxb.180142.

摘要

发展公共交通是解决城市交通拥堵的重要手段

在发展公共交通同时也应兼顾居民出行成本. 为剖析城市居民出行支出与时间成本

先以广州交通IC卡数据为研究对象

通过核密度估计算法对交通IC卡数据建模

分析居民的出行成本规律. 然后对模型可泛化能力进行测试

证明核密度估计模型能够客观准确地反映居民出行规律. 最后对出行幸福指数进行分析

以此对政府补助政策的制定提供参考.

Abstract

Developing public transportation is an important means to solve urban traffic congestion. While developing public transport

the cost of residents’ travel should also be taken into account. In order to analyze the travel expenditure cost and time cost of urban residents

it is proposed to take Guangzhou traffic IC card data as a research object

using the kernel density estimation algorithm to model the traffic IC card data for analyzing residents’ travel cost law. Then the model generalization ability is tested to prove that the kernel density estimation model can objectively and accurately reflect the resident travel law. Finally

the travel happiness index is analyzed

which can provide reference for the formulation of government subsidy policy.

关键词

Keywords

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