基于AI的轨道交通乘客出行心理与行为分析
王 漾 ( 郑州交通发展投资集团有限公司 )
苌一川 ( 郑州交通发展投资集团有限公司 )
https://doi.org/10.37155/2717-5316-0703-18Abstract
随着城市化进程的加速和轨道交通网络的不断扩展,如何提升乘客出行体验、优化运营效率、保障系统 安全已成为城市交通管理的重要课题。传统的乘客行为研究方法多依赖于问卷调查、人工观察和静态数据分析,难以 应对大规模、高动态、多维度的出行数据挑战。人工智能(AI)技术,特别是机器学习、深度学习、自然语言处理和 计算机视觉等领域的突破,为深入理解乘客出行心理与行为提供了全新的技术路径。本文系统梳理了轨道交通乘客出 行心理与行为的核心维度,包括出行决策、路径选择、候车焦虑、拥挤感知、信息需求与应急反应等;在此基础上, 构建了基于AI的乘客行为分析框架,详细阐述了多源异构数据融合、行为建模、心理状态识别与预测等关键技术;并 通过典型案例分析,展示了AI在客流预测、个性化服务推荐、异常行为检测与应急管理中的应用成效。最后,本文探 讨了数据隐私、算法公平性、模型可解释性等伦理与技术挑战,并对未来研究方向进行了展望。研究表明,AI驱动的 乘客行为分析不仅能够提升轨道交通系统的智能化水平,也为构建“以人为本”的智慧出行生态提供了理论支撑与实 践路径。
Keywords
人工智能;轨道交通;出行心理;行为分析;机器学习;智慧交通Full Text
PDFReferences
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交通乘客出行特征挖掘和乘客分类[J].城市轨道交通研
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会,中国汽车工程学会.2024世界交通运输大会(WTC2024)
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[4]倪汪凌,褚文斌.基于K-means++的轨道交通异常出
行乘客分类研究[J].物流工程与管理,2023,45(05):96-99.
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Copyright © 2026 王 漾,苌一川
Publishing time:2026-02-01
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