为满足城市轨道交通车站精细化客运组织需求,对车站进出站客流特性进行有效的分类管理。结合自动售检票系统(auto fare collection,AFC)采集的进出站客流数据,从车站进出站客流总量及时序特性方面入手,提出一种基于K-means算法的双层规...为满足城市轨道交通车站精细化客运组织需求,对车站进出站客流特性进行有效的分类管理。结合自动售检票系统(auto fare collection,AFC)采集的进出站客流数据,从车站进出站客流总量及时序特性方面入手,提出一种基于K-means算法的双层规划聚类方法对全线所有车站进行聚类并划分车站类型。首先以车站进出站客运总量为特征指标进行上层聚类,得出不同客运规模的车站大类;然后考虑车站进出站客流的时变特征,根据不同时段内的客流变化特点构建特征向量进行下层聚类,识别车站客流的时序分布特性。研究结果表明:利用本算法得到的分类结果与实际高度吻合,不同类别车站在客运规模和时变特性上差异明显。双层K-means聚类分析算法通过把握客运规模和客流时变特征,对车站进行精细划分,为车站的客运组织提供依据。展开更多
文摘为满足城市轨道交通车站精细化客运组织需求,对车站进出站客流特性进行有效的分类管理。结合自动售检票系统(auto fare collection,AFC)采集的进出站客流数据,从车站进出站客流总量及时序特性方面入手,提出一种基于K-means算法的双层规划聚类方法对全线所有车站进行聚类并划分车站类型。首先以车站进出站客运总量为特征指标进行上层聚类,得出不同客运规模的车站大类;然后考虑车站进出站客流的时变特征,根据不同时段内的客流变化特点构建特征向量进行下层聚类,识别车站客流的时序分布特性。研究结果表明:利用本算法得到的分类结果与实际高度吻合,不同类别车站在客运规模和时变特性上差异明显。双层K-means聚类分析算法通过把握客运规模和客流时变特征,对车站进行精细划分,为车站的客运组织提供依据。
