| 基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分 |
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| 作者姓名： | 吕红霞 王文宪 蒲松 余大本 |
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| 作者单位： | 西南交通大学a. 交通运输与物流学院;b. 全国铁路列车运行图编制研发培训中心,成都610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China（61273242,61403317）;四川省科技厅软科学计划 项目/Soft Science Foundation of Sichuan Province STA of China（2015ZR0141）;中国铁路总公司科技研究计划项目/Science and Technology Plan of China Railway Corporation（2013X006-A, 2013X014-G, 2013X010-A, 2014X004-D） |
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| 摘 要： | 对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根 据成都-武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性 变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量--时间价 值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻 传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart 及IGP 等聚类有效性指标确定最佳聚类 数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6 个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅 客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好.
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| 关 键 词： | 铁路运输 铁路出行旅客 类别划分 聚类分析 近邻传播算法 |
| 收稿时间： | 2015-03-25 |
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