基于时变特征分类的城市轨道交通车站客流规模预测——以深圳地铁为例

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随着我国经济的快速发展,城市规模不断扩张,交通需求持续增长,带动城市轨道交通建设的跨越式发展,其在城市客运交通体系中的作用日益显著。客流是轨道交通规划、设计、建设和运营等各个环节的基本依据,本文利用深圳市二期线网工程车站全日分进、出站分时客流数据,采用聚类算法得到深圳市车站主要时变特征类型,然后提取主要影响因素,构建分类别,分进、出站的多元回归客流预测模型。研究成果将为合理确定站点规模及周边用地开发、安排运营组织方案等提供理论指导和有益参考。
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