典型文献
基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析
文献摘要：
结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、交通枢纽型、综合型7种不同类型的地铁站,最后分析不同类型地铁站的区域分布及土地性质.研究表明,不同类型站点分布具有区域性,站点类型随着到城市中心距离的增加而减少,中心区站点类型更多样,可体现城市功能区域时空差异的表现形式,提供城市空间进行研究的新视角,有助于了解城市功能的空间分布,为未来城市及交通规划提供依据.
文献关键词：
地铁站点;客流特征;AFC数据;EM算法;Gauss混合模型;城市功能分布
中图分类号：
作者姓名：
韩荔;李想;曾险峰
作者机构：
广州铁路职业技术学院,广州510430;西南交通大学交通运输与物流学院,成都610031
文献出处：
引用格式：
[1]韩荔;李想;曾险峰-.基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析)[J].都市快轨交通,2022(01):70-78,86
A类：
城市功能分布
B类：
EM,Gauss,混合模型,地铁站点,点类型,类型分析,成都地铁,工作日,AFC,expectation,maximum,algorithm,成都市,轨道站点,站点客流,特征差异,平方和,就业导向,交通枢纽,综合型,区域分布,城市中心,中心距,中心区,可体,城市功能区,功能区域,时空差异,城市空间,未来城市,交通规划,客流特征
AB值：
0.389925
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