一种基于时空特征的公交通勤乘客出行需求分析方法

本发明公开了一种基于时空特征的公交通勤乘客出行需求分析方法，包括：获取公交乘客的历史出行数据，并构建个人出行行为数据集；基于出行频率筛选通勤乘客群体，并根据乘客的出行时间及出行站点的熵值、出行链相似度分析出行时空规律；根据所述出行时空规律提取与预测目标相关的出行链维度特征、时间维度特征以及空间维度特征；基于提取的特征构建特征矩阵，利用分布式梯度增强模型对所述特征矩阵中的特征进行训练，基于训练后的出行需求预测模型预测及输出通勤乘客的出行需求。本发明通过融合通勤乘客的多维出行特征与机器学习算法，实现高效、准确地预测通勤乘客的出行需求。