【摘 要】
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基于联网售票数据,提出公路旅客群体识别方法,建立了基于K-means聚类及决策树CHAID算法的公路旅客群体识别嵌套模型,提取了平峰与高峰时期旅客群体的细分规则及群体细分特征,
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,昆明理工大学云南综合交通发展与区域物流管理智库
【基金项目】
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国家自然科学基金(42061030)
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基于联网售票数据,提出公路旅客群体识别方法,建立了基于K-means聚类及决策树CHAID算法的公路旅客群体识别嵌套模型,提取了平峰与高峰时期旅客群体的细分规则及群体细分特征,并利用结构方程模型获取了需求强度对公路旅客出行行为异质性的影响机理.研究结果表明:平峰时期,购票方式、出行时刻及提前取票时间是划分旅客群体的主要因素.高峰时期,旅客出行计划性更强,提前16 h以上取票的旅客占比相对平峰时期高约2%;将需求强度等级由高至低划分为1至4级;需求强度提升将导致常规出行型旅客更倾向于人工购票,计划出行型旅客
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