[[alternative]]Applying Data Mining to Discover the O-D Pattern and Characteristics of Transit Passengers--- A Case Study of Taipei Easycard

計畫編號：NSC95-2416-H032-011研究期間：200608~200707研究經費：328,000[[abstract]]大眾運輸旅客之旅次起迄型態與特性分析可提供旅客在特定區域內之起迄 數量、使用運具、旅行方向、路徑選擇、出發時間、旅次長度與轉乘等資料，為 運輸規劃、都市計畫、路網設計、費率訂定、政策制訂與運輸產業營運中不可或 缺之重要資訊。傳統旅次起迄資料的蒐集不僅曠日費時，也需要龐大經費，往往 無法經常辦理，然而調查週期過長的資料又難以適時反映快速變動的交通環境， 造成應用上的限制。如何適時提供規劃營運者旅客起迄特性的完整資訊，以提高 其工作績效應為本領域之重要課題。 台北悠遊卡（EasyCard）的發行將台灣大眾運輸的票證系統帶入一個新的裡 程碑，除了簡化票證程序外，並整合台北市的主要大眾運輸系統。然而，實施悠 遊卡的利益應不僅止於乘客的便利與業者的營收計算，悠遊卡每次刷卡的交易紀 錄亦隱含大眾運輸使用者的旅次特性資料，可產製大眾運輸規劃與營運的重要資 訊－旅次起迄分佈，卻因缺乏適當的工具與方法自龐大的交易資料庫中發掘此一 有價值的資訊，而任憑閒置，殊為可惜。 有鑒於大眾運輸旅客之旅次起迄型態與特性對於大眾運輸規劃營運的重要 性，而悠遊卡的交易資料雖隱含使用者的旅次特性卻也因資料的不完整（公車採 段次收費無需上下車均刷卡）而無法直接利用。本研究之目的即在運用資料探勘 技術彌補資料的不完整性，自悠遊卡龐大的交易資料中建構一套分析大眾運輸旅 次起迄型態與特性的方法，俾能根據此一方法快速產製大眾運輸旅次起迄分佈表 暨相關特性資料供規劃研究者參考。[[sponsorship]]行政院國家科學委員