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科技进步二等奖。（电子信箱：xiong@amss.ac.cn）
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