有序样本聚类方法在城市轨道交通运营时段划分中的应用

为合理划分轨道交通运营时段并指导其开行方案,提出一种基于有序样本聚类技术的运营时段划分方法。根据统计时段内客流数据,引入单向OD(origin-destination)概率矩阵,并给出单向OD概率矩阵的时序模型和提取方法;利用有序样本聚类方法,以最优分割法量化站间客流转移规律,求解聚类方案。最后以某一轨道交通线路为例,提取时间间隔为20 min的上行OD概率矩阵时间序列,以最优分割法进行聚类,将站间客流转移规律相近的统计时段归为一类,提出目标线路运营时段划分方案。

基于数据聚类技术的城市轨道交通运营特征日分类研究

首先引入单向OD(Origin-Destination)概率矩阵,以之作为目标线路群体出行规律的表征参数;其次介绍了数据挖掘中的聚类分析方法,并对广泛使用的系统聚类以及快速聚类技术进行重点探讨;然后以某一轨道交通线路为例,构造若干连续运营日的上行OD概率矩阵样本集,并对其进行聚类分析;最后根据聚类结果,将运营日分为"正常工作日"、"周初工作日"、"周末工作日"、"平常周末"和"节假日"5类,为运营部门合理安排行车计划提供决策支持。