多源数据融合的山地轨道交通站点分类研究 |
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中文关键词:车站分类 数据挖掘 城市轨道交通 多源数据 聚类 |
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中文摘要: |
为探究山地轨道交通车站客流波动变化特征,利用自动售检票(AFC)数据、兴趣点(POI)数据、路网拓扑结构及车站周边信息,提出考虑山地特征的轨道交通车站类型辨识方法。首先,基于AFC数据和POI数据,采用肘部分析法确定合理的聚类数量,利用K-means聚类法将车站分为3大类;其次,利用路网拓扑数据和车站周边的公-轨数据进行二次聚类,最终将车站分为6个子类:综合类山地型站点、综合类非山地型站点、就业类山地型站点、就业类非山地型站点、居住类山地型站点、居住类非山地型站点。分类结果显示,综合类非山地型相对综合类山地型地势平缓,居民活动聚集性特征明显;居住类山地型与居住类非山地型相比,路网密度较小、受地势影响较大、土地开发程度低;就业类非山地型与就业类山地型相比,周边公交便捷程度高、乘客出行活跃,但停车场数量偏少。 |
英文摘要: |
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邹庆茹,郭雪莉.多源数据融合的山地轨道交通站点分类研究[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2025,38(1):97-103. |
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