基于多时间粒度的地铁出行规律相似性度量 |
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引用本文: | 张晚笛,陈峰,王子甲,汪波,王挺.基于多时间粒度的地铁出行规律相似性度量[J].铁道学报,2018(4). |
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作者姓名: | 张晚笛 陈峰 王子甲 汪波 王挺 |
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作者单位: | 北京交通大学土木建筑工程学院;北京交通大学北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心;北京市交通信息中心 |
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摘 要: | 乘客出行规律对城市轨道交通运营管理至关重要,而不同时间粒度下观测到的客流规律差异较大。以往研究缺乏多时间粒度车站层级客流规律的量化研究。本文基于刷卡数据分析不同时间尺度下地铁出行规律的相似性。构建客流时间序列模型和相似性度量方法,使用连续五周北京地铁刷卡数据分别度量1 min到720min共16个时间粒度下,进站客流和OD客流与历史同期的相似性大小,并基于度量结果给出一定精度要求下预测短时进站量和OD量时的最小时间粒度推荐值,以综合相似性指标对全网车站的可预测等级进行划分。多角度统计分析结果表明,工作日客流与历史同期相似性较大,高峰比平峰、早高峰比晚高峰相似性大。
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