[发明专利]一种市民出行公交线路选乘滑动窗口多特征预测方法

摘要

本发明公开了一种市民出行公交线路选乘滑动窗口多特征预测方法。该方法采用基于滑动窗口构造样本；使用139天固定时间窗口内乘客历史行为记录构造样本特征属性，通过多次滑动窗口，覆盖不同的时间区间来构造多份训练样本；每个时间窗口内，从乘客历史出行行为特点的特征属性类、不同线路特点的特征属性类、乘客在具体公交线路上的交互特征属性类、乘客公交卡不同类型特点的特征属性类等七方面设计特征属性；采用经典的精确度precision、召回率recall和F1值作为评测标准，最终评分按照F1值进行排序。本发明利用构造的样本训练模型，方法快捷、可靠、有效。

主权项

一种市民出行公交线路选乘滑动窗口多特征预测方法，其特征在于包括如下步骤：1)采用基于滑动窗口构造样本；使用139天固定时间窗口内乘客历史行为记录构造样本特征属性，通过多次滑动窗口，覆盖不同的时间区间来构造多份训练样本；每个时间窗口内，从乘客历史出行行为特点的特征属性类、不同线路特点的特征属性类、乘客在具体公交线路上的交互特征属性类、乘客公交卡不同类型特点的特征属性类、不同乘客类型在具体公交线路上的行为规律的交互特征属性类、乘客公交卡发卡地点的特征属性类、乘客公交卡发卡地点与固定公交线路之间特点的特征属性类及反应变化趋势的比值类的特征属性七方面设计特征属性；每类特征又从统计类、时间类、比值趋势类、编码类几个类别来具体设计；2)模型评价采用经典的精确度precision、召回率recall和F1值作为评测标准，最终评分按照F1值进行排序；计算公式如下：Precision=|∩(PredictionSet,ReferenceSet||PredictionSet|]]>Recall=|∩(PredictionSet,ReferenceSet)||ReferenceSet|]]>F1=2×Prediction×RecallPreciosion+Recall]]>每个样本由card_id和和line_name共同决定，其中card_id代表公交卡唯一ID号，line_name代表公交线路名称，样本类别标签则由未来固定时间段中持公交卡乘客是否会在line_name线路上出行来决定。