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摘要:
为探究城市轨道交通各站点乘客出行特征,提出一种基于数据挖掘的站点分类研究方法.使用城市轨道进出站刷卡数据,讨论不同输入变量下的聚类结果,建立一种基于K-means聚类算法的不同类型站点识别方法,并运用于重庆市主城区轨道站点分类研究.结果表明,进出站客流数据能较好反映不同类型轨道站点的时空特性.最后分析了不同类型站点乘客出行特征,针对不同类型站点的识别研究为今后精细化研究轨道站点客流奠定基础,为轨道站点的规划设计提供参考.
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文献信息
篇名 基于AFC数据的轨道站点分类研究
来源期刊 交通工程 学科
关键词 城市轨道交通 K-means算法 轨道站点 数据挖掘
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 48-52,57
页数 6页 分类号 U231
字数 语种 英文
DOI 10.13986/j.cnki.jote.2021.01.009
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
城市轨道交通
K-means算法
轨道站点
数据挖掘
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通工程
双月刊
2096-3432
10-1468/U
大16开
北京市丰台区南四环西路186号汉威国际四区3号楼6M层
2000
eng
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