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| 基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类 | |
| 作者姓名： | 邹庆茹 赵鹏 姚向明 |
| 作者单位： | 北京交通大学 交通运输学院,北京 100044 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金/National Natural Science of China(51478036&71701011);中央高校基本科研业务费专项资金 资助/ Fundamental Research Funds for the Central Universities(2017RC032&2016JBM099);中国国家留学基金委资助 (201707090039). |
| 摘 要： | 既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持. |
| 关 键 词： | 城市交通 乘客分类 两步聚类算法 自动售检票数据 城市轨道交通 |
| 收稿时间： | 2017-06-08 |
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