基于近邻传播聚类的铁路客运节点类别划分

• 作者: 吕红霞 王文宪
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 铁路客运节点 类别划分 聚类分析 近邻传播算法 IGP指标
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2926-2928
• 页数: 3页
• 分类号: U292.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.011

摘要

为简化旅客列车开行方案优化编制问题，采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例，以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量，首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进行聚类，然后根据简化的客运节点变量指标，运用近邻传播算法对客运节点样本进行聚类，并引用CH、KL、IGP三种聚类有效性指标对聚类结果加以分析。研究结果表明，将100个客运节点分为五个类别时，具有最好的聚类效果，可为旅客列车开行方案的设计奠定基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕红霞	西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心	77	922	17.0	28.0
2	王文宪	西南交通大学交通运输与物流学院	30	209	8.0	12.0