基于聚类算法的上海轨道交通站点高峰特征分析

为进一步提高客流预测精度，客观描述早晚高峰客流分布形态，通过多次聚类对上海轨道交通运营数据进行峰值挖掘。利用DPEAK密度最大值算法进行数据中心化清洗；基于DBSCAN算法进行密度预聚类，初步判定特征类数；在此基础上，采用启发式K-Means算法对各密度类中心簇及边缘进行刻画；分类统计数据特征，通过组合分布函数对轨道交通高峰特征进行描述。经分析，该方法能够有效降低拟合误差，得出的组合分布函数可为上海市轨道交通线路早晚高峰客流预测提供参考。