基于卡口数据的私家车通勤出行目的地预测方法

本发明公开了基于卡口数据的私家车通勤出行目的地预测方法，包括步骤1、获取卡口点位经纬度；步骤2、卡口过车数据采集及预处理；步骤3、单次行程划分；步骤4、聚类；步骤5、构建并训练通勤出行目的地预测模型，包括步骤5‑1、构建通勤出行目的地预测模型；步骤5‑2、训练通勤出行目的地预测模型；步骤6、更新动态权重；步骤7、预测。本发明采用动态权重优化的无监督聚类方法结合基于XGBoost的通勤出行目的地预测模型，实现数据驱动的聚类指标权重自适应调整及聚类结果与预测模型的双向优化，不仅能够从卡口数据中精准分离个体车辆的时空出行模式，还可以通过预测结果的反馈使得聚类结构更加贴合预测任务，显著提高通勤类别的预测准确率。