《表1 符号定义：基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究》

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《基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究》

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利用网约车时空数据集挖掘得到城市不同区域内出行需求特征，网约车时空数据集为海量用户的出行订单数据，每条订单数据记录出行者的起点O、终点D、出发时间S1、到达时间S2等信息.将订单数据集按照一定的时间颗粒度集聚到交通小区层面，得到O×D×S三维张量，记为χ，χ∈?（u×v×n）；xijt为在时间段t内，从交通小区i到交通小区j的出行量.此时，交通小区为研究对象，交通小区内某时段产生的到发客流为具体数值.采用LDA模型发现交通小区层面隐含的经常性的出行特征，分别得到O，D，S三个维度的主题分布O′，D′，S′，每个主题代表一种隐含的出行特征，即各出行特征以概率分布形式呈现，表示某种出行特征出现概率的大小.符号含义如表1所示.根据挖掘到的各维度隐含分布特征，构建运算高效的出行需求预测模型.