基于符号集合近似的城市轨道交通站点分类研究

• 作者: 孟斌 尹芹 张丽英
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 轨道交通站点 时间序列 符号集合近似(SAX) 层次聚类 时空特征
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 1597-1607
• 页数: 11页
• 字数: 10019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01597

摘要

轨道站点是城市轨道交通基本线网系统中的关键节点,科学的轨道站点分类,对了解城市功能分区及评价轨道交通基础设施建设情况具有重要意义.轨道交通站点时间序列客观记录了所观测的站点在各个时刻点的重要信息,研究其时间序列聚类,是认识和理解轨道交通站点时间序列形成本质的重要手段,也是挖掘轨道交通站点时间序列中隐含的有较高价值规律知识的重要方法.本文以北京IC卡轨道站点刷卡数据为研究对象,提出了描述轨道站点的4个数据集,即工作日进站数据集(WB)、工作日出站数据集(WA)、休息日进站数据集(RB)和休息日出站数据集(RA);并首次引入时间序列分析方法(符号集合近似(SAX)方法)对4个数据集进行聚类分析,实现了高维数据的有效降维和轨道站点之间的相似性度量.采用层次聚类方法并根据聚类有效性DB指数确定将195个站点分为8类更为合理.通过分析每类站点的日客流特征和空间位置分布情况,为轨道交通站点规划设计和管理服务提供一定的客观参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟斌	北京联合大学应用文理学院	51	2393	21.0	48.0
2	尹芹	首都师范大学资源环境与旅游学院	3	39	3.0	3.0