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题名基于节点分类的区域货流分布预测方法
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作者
吴淼晶鑫
杨圣文
陈富泽
钱琛浩
张梦娟
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机构
西南林业大学机械与交通学院
云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第22期9645-9653,共9页
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基金
云南省教育厅科学研究基金(2023Y0769)。
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文摘
为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点(origin-destination,OD)进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明:改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。
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关键词
区域货流分布
节点分类
K-means++
重力模型
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Keywords
regional cargo flow distribution
node classification
K-means++
gravity model
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分类号
U491.14
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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