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基于有序样本聚类的城市轨道交通站点差异化高峰时段识别方法 被引量：3
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作者 苏月同 徐天捷 +1 位作者 蒲一超 许项东 《交通运输工程与信息学报》 2023年第2期123-140,共18页
识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用。在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城... 识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用。在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城市轨道网络规模和客流的增长,该方法难以体现不同站点和线路高峰时段的差异性,为车站开展精细化运营管理带来了挑战。针对城市轨道交通网络中的每个站点,本文基于以5 min为单元的进出站连续客流数据,提出了一种基于有序样本聚类的站点级差异化高峰时段识别方法。根据识别结果,进一步定义高峰时段时间窗最大客流、峰左(右)客流比和高峰时段长度三个指标,将网络中的站点高峰分为无高峰、微弱高峰、明显高峰三类。最后,以上海轨道交通18条运营线路5个工作日的客流数据为例,验证了方法的有效性。分析结果表明:①所提出方法可同时辨识出高峰时段的开始时刻和结束时刻,无须预先确定高峰时段长度,并且针对高峰时段的特点,使用定制化聚类参数,能够识别全网各站点差异化高峰时段;②同一条线路中站点距市中心越远,其进站早高峰时段开始越早,验证了辨识差异化高峰时段的必要性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 进出站客流 高峰时段 差异化识别 有序样本聚类
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