【摘 要】
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为了减少运输过程中碳排放,对高速公路与铁路适运货物进行研究.基于高速公路联网收费调查数据和主动调查数据,采用灰色关联度评价法与改进的K-prototypes聚类算法(DAC KP算法)相结合的方式,对收集到的高速公路大数据进行数据挖掘,得到相应的基于指标权重的聚类模型,得出聚类结果分为3种Cluster.对于部分货物由高速公路改为铁路运输更加适合,减少碳排放29.871％,为下一步运输结构调整提供数据支撑和理论依据.
【机 构】
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长安大学 西安市710062;中国交通报社 北京市100101;交通运输部规划研究院 北京市100020
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为了减少运输过程中碳排放,对高速公路与铁路适运货物进行研究.基于高速公路联网收费调查数据和主动调查数据,采用灰色关联度评价法与改进的K-prototypes聚类算法(DAC KP算法)相结合的方式,对收集到的高速公路大数据进行数据挖掘,得到相应的基于指标权重的聚类模型,得出聚类结果分为3种Cluster.对于部分货物由高速公路改为铁路运输更加适合,减少碳排放29.871％,为下一步运输结构调整提供数据支撑和理论依据.
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