基于K-prototypes算法的高速公路货物适运性研究

为了减少运输过程中碳排放,对高速公路与铁路适运货物进行研究。基于高速公路联网收费调查数据和主动调查数据,采用灰色关联度评价法与改进的K-prototypes聚类算法(DAC KP算法)相结合的方式,对收集到的高速公路大数据进行数据挖掘,得到相应的基于指标权重的聚类模型,得出聚类结果分为3种Cluster。对于部分货物由高速公路改为铁路运输更加适合,减少碳排放29.871%,为下一步运输结构调整提供数据支撑和理论依据。