【摘 要】
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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
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2019JQ-442,2019JQ-242)
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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
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