【摘 要】
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对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根据成都—武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性变量,运用分层聚类法
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心
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对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根据成都—武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量——时间价值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart及IGP等聚类有效性指标确定最佳聚类数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的
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