0 引言

2016年，北京市工作日日均公共交通客运量达2 163.01万人次，通勤出行作为公共交通服务的主体，占公共交通出行总量的66.3%[1].通勤与非通勤人群出行特征存在显著差异，有效分析公共交通通勤乘客出行需求，准确把握通勤乘客出行规律，对于合理引导客流出行具有重要意义.其中，实现公共交通乘客类型的准确鉴别是深度挖掘通勤乘客出行需求和规律的前提.

当前研究主要基于通勤出行规律分析实施公共交通通勤乘客辨别，通勤出行特征包括出行往返性、出行时间规律性、模式选择固定性、线路选择多样性等[2-3].研究能够鉴别通勤特性显著的乘客，但无法准确归类行为特征不明显的通勤乘客.部分研究采用问卷调查或走访调研的方式获取乘客类别属性[4-5]，但成本高、样本有限，无法实现全样本乘客行为分类.

随着互联网+等新兴技术的发展，公交系统智能化水平极大提升，汇聚形成了多源公共交通数据，为准确实现公共交通出行者分类提供了丰富的数据基础.人工智能和机器学习的横向发展和纵向延伸，也为数据驱动下的通勤乘客判别提供了方法支撑.目前少量研究采用决策树[6]、SVM[7]等方法开展通勤人群辨识，但模型的输入层特征变量考虑不全面，结构与参数解析不深入，适用性有待提高.

由于人工神经网络能实现输入到输出的高度非线性映射，具有自学习、自组织、较好容错性和优良非线性逼近能力，可以较好地解决分类问题；同时，实际应用中80%以上的人工神经网络模型采用误差反传算法(Error Back-Propagation Algorithm,BP)或其变形形式的模型结构[8].因此，本文旨在构建基于BP神经网络的公共交通通勤行为分类模型，实现乘客类别准确识别，为分类别多层次分析乘客出行需求，提高公共交通精细化服务水平奠定支撑.

1 数据基础

通过公共交通多源数据采集、处理与关联匹配，提取反映出行全过程的出行链，为分类模型构建奠定支撑.

1.1 多源数据采集与处理

依托北京城市交通协同创新中心和综合交通协同运行与超级计算应用技术协同创新平台，获取公共交通刷卡与静态线站数据，包括地面公交IC卡刷卡数据、轨道AFC系统数据、公共自行车刷卡数据，以及地面公交、轨道交通和公共自行车线站数据.

(1)彻底性与相当性相结合的原则。非法集资犯罪涉案财物的处置首先应遵循彻底性原则，使被追缴的涉案财物数量最大化。同时，应综合考虑涉案财物的利用方式、使用频度、价值大小、与非法集资行为的关联程度等因素，兼顾集资人、被集资人、利害关系人、国家等各方利益，防止涉案财产处置的范围被不当扩大。

面向乘客出行信息提取需求，提取数据有效字段如表1所示.

第四，网上自助报账业务量剧增，加之校园网网络设施等关联问题，容易出现集中访问而导致系统瘫痪无法使用得问题。客观上也因为财务系统管理员人员少、任务重，不能及时解决系统出现的新情况、新问题，并及时反馈。

 

表1 公共交通多源数据有效字段Table 1 Fields of public transport multi-mode data

  

数据来源刷卡数据线站数据公交用户卡号线路号上/下车站点编码上/下车时间弧段长度弧段起/终点编号上/下车站点经纬度站点间距轨道用户卡号进/出站线路号进/出站车站编码进/出站时间进/出站车站编码进/出站名称进/出站站点经纬度站点间距公租自行车用户卡号租/还车点编码租/还车时间城区租/还车点编码租/还车点名称租/还车点经纬度锁车器数量

(2)公共交通静态线站数据.

如表1所示，地面公交与轨道交通静态线站数据主要记录每条线路双向包含的所有弧段与站点信息.公共自行车静态数据主要记录租/还车站点及出行距离等信息.

1.2 数据关联匹配

公共交通多源数据关联匹配主要包括刷卡数据整合和出行链提取.

(3)Stable rotating detonation combustion could also be initialized and sustained in a combustor with a nozzle,which signals a bright future for the application of rotating detonation to satellite orbit-control thrusters.

(1)输入层设计.

首先，提高农村文化消费市场供给，传统农村文化市场，产品相对单一，农村居民文化消费选择较少。因此，需要适当增加农村文化消费市场供应，促使更多的文化产品走入农村。

为再现个体出行过程，按照用户卡号和上车时间排序，分别将公交线路号和上下车时间、轨道进出站线路号及时间、公共自行车租/还车时间对应数据字段进行整合.

(1)公共交通刷卡数据.

(2)出行链提取.

在多源数据整合的基础上，通过换乘点时间与空间阈值判别提取个体出行链，有效获得起讫点、行程时间与距离等出行信息，主要字段与示意数据如表2所示.

 

表2 个体乘客出行链示意Table 2 Travel chain data sample of individual passenger

  

卡号出行模式上车时间下车时间上车线路号下车线路号出行距离/m上车站点下车站点上车站点经度/°上车站点纬度/°下车站点经度/°下车站点纬度/°24050273地铁2017/4/1 8:28 2017/4/1 8:55 24050273地铁2017/4/1 16:53 2017/4/1 17:29 41 14 8 115北京南站木樨地116.377 9 39.864 1 116.336 9 39.907 5 8 115木樨地北京南站116.336 9 39.907 5 116.377 9 39.864 1…………………………………24050273公交2017/4/30 17:04 2017/4/30 17:39 114 114 8 620白云桥西开阳桥南116.339 5 39.897 3 116.347 1 39.866 6

2 公共交通乘客分类模型构建

基于出行链数据，以3层BP网络为基础，以分类结果误差为控制目标，测试获取模型最佳结构与参数，形成公共交通通勤乘客行为判别模型.

2.1 结构设计

(1)刷卡数据整合.

模型输入层为公共交通行为分类特征变量，本文通过引入知识图谱表征特征变量，提取个体出行特征指标.知识图谱作为特征可视化表达方式，以符号的形式描述对象间的概念及相互关系，并通过关系相互联结，构成网状知识结构，能够实现特征的直观表达[9].本文基于北京市2017年4月公共交通出行链数据，绘制个体出行知识图谱，实现出行行为特征指标准确提取，具体过程为：

①个体出行空间位置聚类.采用系统聚类方法，按照乘客出行起讫点经纬度数据聚类，将乘客起讫点空间位置分为不同的OD簇.

②个体出行时间分类.在空间位置聚类的基础上，将每组OD簇按照出发与终到时间细化分类.将5:00-23:00以2 h为间隔进行划分.

③实际路径聚类.基于以上步骤，结合出行模式，根据乘客实际路径距离与出行方向进一步聚类.每类时间簇细化为不同的路径聚类簇.

④个体出行知识图谱构建.采用多层规划理论，将空间位置、出行时间与实际路径分别作为第1、2、3层，构建个体出行知识图谱.各节点分别表示每层行为的发生频率.

“意象”是中国传统美学当中的一个重要范畴,更是中传统艺术的本体与审美旨归。中国的舞蹈在这种“天人合一、虚实相生”的思想关照下蓬勃发展,形成了较为丰富的“舞蹈意象”理论。从《爱莲》到《稻禾》可以看出，在意象类舞蹈作品中基本的人物形象塑造手法是必需且重要的，但创新也同样是重要的，无论是中国传统古典舞还是现代舞中的意象类舞蹈作品，其中的人物形象塑造必定会朝着更加多元化，国际化的方向发展。

按照上述步骤，绘制乘客A的出行图谱如图1所示.

学习率影响网络系统稳定性与训练速度，决定每一次循环训练中的权值变化量.学习率太小，可能造成学习时间较长，收敛速度较慢；学习率太大，容易导致系统不稳定.本文选取网络学习率为0.01[8].

由图10分析可知，随着浸出时间的增加，金的浸出率增加。当超过一定的浸出时间，金的浸出曲线趋于平缓，说明反应已充分进行，考虑到试验成本，最佳浸出时间为2 h，此时金的浸出率为99.16%。

前6项指标通过图谱可直接提取，出行空间均衡度需结合图谱计算得到，公式为

和谐是中国传统文化的精髓。以和谐为纽带，将人与人有序地联结起来，形成了中华民族凝聚力的源泉。如传统文化中，“人和气”“同群”“人能群”等等，体现了个体意识与群体意识的统一。大学生通过和谐的人际交往，心胸开阔，宽容他人，能与他人建立良好的合作沟通关系。同时传统的人格观如“德贵日新”“苟日新，日日新”“君子和而不同”也要求个体提高进取心、创新性和竞争意识。大学生人格修养要不断突破自己，在人格修养中增强自我发展、自我塑造与自我完善的能力。在丰富的实践活动中树立自我效能感，顺应国家和社会创新创业的号召，不断接受挑战与竞争，挖掘自我潜能。

 

式中：A为出行空间均衡度；i为第i个活动点；m为不同活动点总数；N为出行总天数；αi为决策变量.

随机选取6名乘客，计算基于个体出行图谱的特征变量如表4所示.

  

图1 乘客A个体出行知识图谱Fig.1 Travel knowledge graph of passenger A

 

表3 特征变量及描述Table 3 Feature variables and descriptions

  

序号1234567特征变量出行天数出行次数OD分类数出行往返性集中出发时间路径唯一性出行空间均衡度描述乘坐公共交通出行天数/(天/月)乘坐公共交通出行次数/(次/月)公共交通出行OD分类公共交通出行是否存在往返（1—存在；0—不存在）乘客最集中的出发时间（按照时间间隔为1～9，0—无集中时间）相同OD且不同出发时间，路径是否唯一（1—唯一；0—不唯一）引用信息熵，体现乘客基于不同活动点的出行频率

 

表4 乘客图谱特征变量示意Table 4 Examples of graph feature based variables of individual passengers

  

出行者编码出行天数/(天/430425442579824850625315210930179041244589676月)181220111418月)293239123339 4 8 3 3 4 7 0 0 0 0 1 0 2 0 3 6 6 7 1 0 0 1 1 0度1.355 8972.650 1951.142 1450.932 5271.847 0922.024 054出行次数/(次/OD分类数出行往返性集中出发时间路径唯一性出行空间均衡

输入层到中间层的传递函数采用S型正切函数tansig，中间层到输出层采用线性函数purelin.由于不同训练函数的计算速度、收敛速度及迭代次数存在显著差异，本文采用对比测试的方法确定最佳训练函数.选用8种常用训练函数分别训练BP网络10次，各训练函数对应的模型预测误差及训练速度如表6所示.由此确定最佳训练函数为基于弹性梯度下降法的trainrp函数.

BP模型输出结果为公共交通乘客类别属性，即通勤或非通勤者.通过开展出行行为(RP)调查，获取乘客出行行为信息.一方面，获得乘客自身行为特性；另一方面，通过调查获得的IC卡号与刷卡数据匹配，提取个体乘客1个月的出行链，作为研究数据基础.

调查由调查员面对面问询，现场完成问卷填写，包含乘客类别(通勤者、非通勤者)、出行特征(出行天数、上下班/上下学出行次数和休闲类出行次数)、个人属性(性别、年龄、职业、受教育程度、月收入和家庭小汽车数量).其中，乘客类别主要通过出行目的界定(上下班、上下学、购物、休闲、接送孩子等)；将乘客客观出行特征指标与自述类别属性相匹配，共同确定乘客真实类别.

RP调查实施时间为2017年5月10～27日，共计18天；调查时段覆盖早高峰(7:00-9:00)、晚高峰(17:00-19:00)和平峰.调查地点为北京市城区5个地铁站点和3个地面公交站点；调查范围覆盖居住区、商业区与休闲区.调查共收回有效问卷453份.基于刷卡数据关联匹配，获得通勤者问卷147份、非通勤者42份.参照北京市工作日公共交通通勤与非通勤出行量比值(约为1.62)[1]，最终选取通勤者问卷68份，非通勤者问卷42份.调查数据统计结果如表5所示.

2.4.2 相似度评价 采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2004 A版）》，以样品的HPLC对照指纹图谱为对照，进行整体相似度评价。结果显示，5批样品的相似度均大于0.99，表明各批样品间差异较小，质量稳定性良好，详见表1。

本文随机选取88名乘客出行数据为训练，22名为验证，输出1为通勤者，输出0为非通勤者.

(3)隐含层节点数选取.

首先，采用式(3)确定隐含层节点数范围[8].

 

式中：n为隐含层神经元节点数；nin为输入单元数；nout为输出单元数；α为常数，取值介于0～10之间.

由于模型有7个输入单元，1个输出单元，隐含层节点数应为[3,13].每个隐含层节点数对应网络运行10次，遍历测试获得平均分类精度与隐含层神经元节点数关系如图2所示.可知，当神经元节点数为4时，平均分类精度相对最高，因此隐含层最佳神经元节点数为4.

 

表5 有效样本数据统计结果Table 5 Descriptive statistics of survey data

  

注:本文主要利用问卷前两部分内容，个人属性信息不做展示.

 

出行信息 数据 比例/%数据 比例/%类型 类型0000 12.33122.73数/2 02 27.27)3 9.303 13.64 4 6.984 9.09≥5 81.39≥527.27 02.50059.09 1～32.501～322.73（上4～67.504～618.18出7～97.507～90数/10～1262.5010～120)13～155.0013～150≥1612.50≥160 022.5004.55 1～350.001～345.45出4～625.004～640.91数/7～907～90)10～12010～129.09 13～152.5013～150≥160≥160通勤者(61.82%)非通勤者(38.18%)出行天(天/周上下班下学）行次(次/周休闲类行次(次/周

2.2 参数调整

(1)函数选取.

语言教育学者Fantini将跨文化能力分为：知识、语言能力、文化意识、态度和技能；英国学者Byram认为跨文化能力包括：态度、知识、解释和关联的技能、发现和交往的技能、批评性的文化意识；知名学者Kim则认为跨文化能力包含三个层面：情感、认知和行为。

(2)输出层设计.

  

图2 平均分类精度与神经元节点数量关系Fig.2 Relationship between average classification accuracy and neuron node number

 

表6 不同训练函数对应预测误差与训练速度Table 6 Prediction error and training speed corresponding to different training function

  

训练函数trainrp()trainbfg()traingd()traingdm()trainlm()trainbr()traingdx()traincgf()预测精度/%88.181.40 84.092.33 77.731.18 76.821.21 79.091.75 81.822.03 81.821.48 78.182.40训练速度/s

模型分类精度采用总体分类精度(OA)与kappa系数(Kappa)共同评估.OA为正确分类个体数与总个体数的比值.Kappa[10]表示被评价分类比完全随机分类产生错误减少的比例.以22名乘客为验证数据，计算不同样本所属类别，统计结果如表7所示.

综合乘客出行时空总体特性、出发时间、路径选择与出行稳定程度，基于个体出行知识图谱，分层提取7项面向BP网络的输入指标，如表3所示.其中，根据图谱第1层，提取特性变量：出行天数、出行次数、OD分类数和出行往返性；根据图谱第2层，提取集中出发时间；根据图谱第3层，提取路径唯一性.在此基础上，提出综合指标出行空间均衡度.

综上，构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型，结构如图3所示.模型输入层为7个特征指标，输出层为乘客行为类别.模型有1个隐含层，隐含层神经元节点数量为4.输入层到中间层的传递函数为tansig，中间层到输出层的传递函数为purelin，训练函数为trainrp，网络学习率为0.01.

  

图3 公共交通乘客分类BP网络结构Fig.3 BP network structure for public transport passenger classification

2.3 模型验证

(2)学习率选取.

 

表7 分类误差统计Table 7 Classification errors statistics

  

合计通勤者16117非通勤者055合计16622应属类别 预测类别通勤者 非通勤者

将表7中数据部分看作矩阵，OA和Kappa计算方法为

作为一名加入《葡萄酒》杂志才一年的新成员，去年曾作为参赛酒商参与金樽奖的评选，今年以组办方的身份去了解我所认知的金樽奖，对于David所提到的评价感受颇深。对于进口酒商，如何接地气地去挑选，推广符合消费者需求的葡萄酒，金樽奖给出了很好的指导。而且今年由5位MW/MS以及中国葡萄酒研究专家组成的评审主席团，也给予了酒商及消费者信心，得奖的酒都是优质且符合中国人口味的。

 

式中：aii为矩阵中对角元素；N为精度验证样本量；T*j为矩阵第 j列和；Ti*为矩阵第i行和.

根据式(4)和式(5)计算得到OA=94.5%，Kappa=0.879.当Kappa值介于0.81～1.00，模型分类精度达到几乎完全一致[10].可知，本文构建的BP神经元网络模型能适用于公共交通乘客分类，具有较高分类精度.

3 结论

基于多源数据关联匹配获得公共交通出行链，通过乘客个体出行知识图谱构建提取出行天数、出行次数、OD分类数、出行往返性、集中出发时间、路径唯一性与出行空间均衡度等7类特征指标，利用RP调查获得乘客类别属性并与出行链匹配.以出行特征指标为输入、乘客类别(通勤或非通勤)为输出，测试获得BP模型最佳结构和参数，构建了基于BP神经元网络的公共交通乘客分类模型.模型OA精度为94.5%，Kappa系数为0.879，实现了公共交通乘客类别的有效鉴别.

本文模型能够准确辨别公共交通通勤乘客，为细化乘客出行需求辨识奠定基础.未来研究将在通勤乘客鉴别的基础上，开展出行稳定性分析，为不同类别乘客制定差别化出行服务模式，如快速公交、定制公交与迷你公交等，为运营管理部门精细化的交通需求调度提供支撑.

在此次研究中针对所有腰椎间盘突出患者，先采用CT进行诊断，并记录相关的数据信息。然后采用磁共振成像再次进行诊断，同样记录相关的数据信息，以便后期二者诊断数据上的对比。

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相比中小企业而言，国有企业规模大、实力强，在信贷市场上能够通过国家商业银行得到相应的债务融资，且负债的可能性小，此类情况下银行和企业不属于追求利益的关系，而是国有企业的资金的来源。银行可以长期贷款给国有企业，这样一来国有企业就有更多的可用资金来进行投资和其他支出，那么国有企业的管理者就有了更多的投资的机会，有更多可利用的资金，那么就可能出现投资过度、胡乱投资等现象出现。

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在现代教育中，迁移理论与高中数学存在着较强的关联性，通过对学生学科素质的培养，可以提高学生的数学知识运用能力，强调学生的抽象思维，为学生学习能力的提升提供参考.

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