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20210407熊世峰:基于刷卡数据的地铁客流统计分析
时间:2021-04-02

报告时间:2021年4月7日 下午14:00-15:00

报告形式:腾讯会议(会议ID:865 214 181

报告嘉宾:熊世峰

报告主题:基于刷卡数据的地铁客流统计分析


报告摘要

如今地铁是北京等大城市最重要的出行方法之一,地铁系统的控制与安全成为了打造城市智能交通的重要方面。乘客流的估计与预测对地铁管理部门非常重要,尤其在早晚高峰和极端天气、突发事件时。地铁数据通常只有AFC(记录乘客进出站刷卡信息)和AVL(记录车次信息)数据,而乘客在地铁系统中的活动轨迹完全未知,相当于一个黑箱。我们建立了乘客刷卡时间数据的动态统计模型,并给出了模型中参数的估计方法。我们的方法完全由数据驱动,不同于文献中的已有推断方法都需要其它辅助信息。此外,我们的模型可以用于推断乘客流的各类指标,包括总体指标(如乘车概率和出站走行时间分布等)和个体指标(如个体最大可能乘坐的车次等),以及用于乘客出站时间的实时(区间)预测。我们应用我们的方法分析了北京地铁6号线的客流,比较了高峰期和非高峰期客流的不同特点。


个人简介

熊世峰,中国科学院数学与系统科学研究院副研究员,实验设计与不确定性量化研究中心主任。研究方向包括计算机实验与不确定性量化、高维数据分析、统计推断、机器学习等。统计应用方面的研究主要是数字孪生、交通大数据分析、质量与可靠性等。在Biometrika, Technometrics, IISE Transactions等统计学、工业统计、工业工程期刊发表论文 50 余篇。在质量特性统计建模与分析方面的工作曾获国防科技进步二等奖。(电子信箱:xiong@amss.ac.cn)


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