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基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类
文献摘要：
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要.本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法.首先,将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征.在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型.实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14％以内,说明该分类方法具有可行性.
文献关键词：
城市交通;时间序列聚类;土地利用特征;站点精细分类;客流特征
中图分类号：
作者姓名：
蒋阳升;俞高赏;胡路;李衍
作者机构：
西南交通大学交通运输与物流学院,成都611756;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,成都611756
文献出处：
引用格式：
[1]蒋阳升;俞高赏;胡路;李衍-.基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类)[J].交通运输系统工程与信息,2022(04):106-112
A类：
站点精细分类,流量数据处理
B类：
站点客流,城市轨道交通车站,车站分类,精细化设计,分类方法,AFC,Automatic,Fare,Collection,进站,客流量,时间序列数据,Means++,土地利用特征,多维参数,拟合方程,密集型,区域中心,同站,精细描述,点类型,拟合值,流值,平均绝对百分比误差,误差控制,城市交通,时间序列聚类,客流特征
AB值：
0.312798
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