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基于时空聚类的定制公交需求响应机制
摘    要:预约需求的响应对定制公交的运营至关重要,但是乘客的预约需求是时空分散的,运输企业往往靠经验来确定是否响应预约需求,很有可能降低定制公交的吸引力。提出了一种基于时空聚类法的定制公交需求响应机制。通过时空维度的响应对预约需求点进行筛选,首先从时间维度进行筛选,采用基于时间度量的层次聚类算法保留与出行时间接近的预约需求点;然后从空间维度进行筛选,运用DBSCAN聚类算法剔除空间位置相对孤立且人数较少的特殊请求,得到时空趋同的大众化需求。为了验证该响应机制的有效性,进行了算例分析。结果表明,在聚类参数按照经验值设定的前提下,仅能够响应69%的预约需求点和75%的乘客;通过对聚类参数进行适当调整,当保留时间跨度的最短时间不大于3 min,保留预约需求点的最少乘客人数不大于2人,满足到达地位置接近的条件值不小于1 000 m, DBSCAN聚类算法的输入参数邻域不小于400 m,聚为一类的乘客人数下限值不大于4人时,能够响应75%的预约需求点和80%的乘客,满足了尽量响应大部分定制需求、适当剔除特殊需求的响应原则。可见,该机制对定制需求的响应具有良好的适用性,可为运输企业开通定制公交线路提供决策依据。

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