[文章摘要]Activity identification and primary location modelling based on smart card payment data for pu

文章：Activity identification and primary location modelling based on smart card payment data for public transport

作者：Chakirov, Artem, and Alexander Erath.

来源：13th International Conference on Travel Behaviour Research, 2012.

本文利用新加坡公交刷卡数据来检测人类活动类型，主要是home和work place。

建立了两个模型：
1，经验模型：持续时间在6-16之间的为work类型，见下图。



2，离散选择模型（Discrete Choice Model）：

选择了三个变量：活动持续时间，活动最早的开始时间和土地利用类型。

利用离散选择模型估计出了系数再与调查数据进行对比。

结果是活动持续时间，活动最早的开始时间这两个变量作用比较明显，土地利用类型虽然有正面作用，但效果不明显。

下图说明了90%的journey开始的地点和上一次journey结束的地点相差不超过1km（实线）；虚线则说明了一天64%的journey结束地点和早上开始的地点相差不超过1km，这是由于有私家车来接送等情况。