基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

综合交通枢纽信息协同服务研究

随着城镇化的发展和经济水平的进步,综合交通枢纽的大规模发展满足了乘客日益增加的出行需求。综合交通枢纽的功能目的是要实现各种不同交通方式之间的"无缝衔接",而要实现这一目的,最基本的手段就是依靠交通枢纽信息服务系统。总结概括了当前综合枢纽所需的信息服务系统的整体构架,分析了信息服务系统中静态信息应满足的功能需求,提出乘客的"三级信息论"构想,并对静态信息的布局方法进行了分析和整理,总结出一套符合科学依据的布局原则;最后,结合北京较为典型的综合交通枢纽,验证了总结的原则的成功性和优越性,为未来综合枢纽信息建设的发展提供科学依据。