城市轨道交通乘客出行行为特征分类研究

• 作者: 周慧娟 柳颖
• 来源期刊: 交通工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市轨道交通 出行特征 乘客划相 k-means聚类算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: U292
• 语种: 中文
• DOI: 10.13986/j.cnki.jote.2019.03.013

摘要

以地铁(Automatic Fare Collection System AFC)刷卡数据,即城市轨道交通自动售检票系统记录的刷卡数据为对象,综合运用时间维度和空间维度构建乘客分类指标,采用k-means聚类算法划分乘客群体.利用角门西站和西直门站连续3个工作日的地铁刷卡数据进行实例分析,结果表明将乘客分为4类时效果客观且最佳.本研究乘客分类的结果明确了不同类型乘客的出行特征与出行需求,在地铁运营过程中可以据此调整运行策略,提升轨道交通服务水平,为乘客营造更加安全与舒适的环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周慧娟	北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室	12	44	4.0	6.0
2	柳颖	北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室	2	3	1.0	1.0