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基于多维属性的轨道交通出行行为分类方法

         

摘要

为了深入挖掘轨道交通乘客出行多样性,全面掌握不同群体的出行时空规律,本文利用西安市2017年4月AFC一票通和一卡通的刷卡数据,基于两类群体不同时间(工作日、双休日和节假日)的客流统计特征,重点针对一卡通用户,构建了全面表征轨道交通乘客多维出行特征的指标体系.采用GMM算法对工作日出行乘客进行聚类分析,得到5类轨道出行典型群体,探讨了不同群体的行为动力学特征.结果表明,本文提出的分类方法既能兼顾已有的出行强度分类效果,更能发掘如线路利用熵值等其他维度上轨道出行特征的差异性.引入行为动力学分析深入剖析了乘客出行的内在机理,表明群体层面轨道出行呈现"强阵发、弱记忆"的特征;出行稳定群体出行时间间隔呈现"非幂律非指数"状态,且该群体出行时间间隔的"胖尾"特征和随机性相对于随机出行群体和偶发出行群体均不显著.研究结论有助于发掘轨道出行多样性,把握时空规律,为优化城市轨道交通运营管理、制定具体运营管理方案提供理论依据和数据支撑.

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