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基于图论的上海轨道交通站点客流等级预测研究
被引量:
2
1
作者
于莉
刘志钢
+2 位作者
石志峰
陈颖雪
张香明
《智能计算机与应用》
2020年第1期71-75,79,共6页
科学的站点分级利于新线车站参考同等级现有车站,快速、合理确定设施设备、人员岗位规模及规划客流组织方案。图论法可准确高效地挖掘线网潜在的规律和特点。引入距城市中心最短距离作为周边土地利用的替代指标,并以度值、接近中心性值...
科学的站点分级利于新线车站参考同等级现有车站,快速、合理确定设施设备、人员岗位规模及规划客流组织方案。图论法可准确高效地挖掘线网潜在的规律和特点。引入距城市中心最短距离作为周边土地利用的替代指标,并以度值、接近中心性值及节点介数值作为等级评价指标来描述站点重要度,通过K-means聚类将线网站点分为10级。上海轨道交通车站按重要度等级分类来进行车站客流水平预测,等级误差在2以内的车站数目达264个,占总数的86.8%。
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关键词
城市轨道交通
图论
站点分级
K-MEANS聚类
客流等级预测
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职称材料
题名
基于图论的上海轨道交通站点客流等级预测研究
被引量:
2
1
作者
于莉
刘志钢
石志峰
陈颖雪
张香明
机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第1期71-75,79,共6页
文摘
科学的站点分级利于新线车站参考同等级现有车站,快速、合理确定设施设备、人员岗位规模及规划客流组织方案。图论法可准确高效地挖掘线网潜在的规律和特点。引入距城市中心最短距离作为周边土地利用的替代指标,并以度值、接近中心性值及节点介数值作为等级评价指标来描述站点重要度,通过K-means聚类将线网站点分为10级。上海轨道交通车站按重要度等级分类来进行车站客流水平预测,等级误差在2以内的车站数目达264个,占总数的86.8%。
关键词
城市轨道交通
图论
站点分级
K-MEANS聚类
客流等级预测
Keywords
urban rail transit
graph theory
site classification
K-means clustering
passenger flow level prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图论的上海轨道交通站点客流等级预测研究
于莉
刘志钢
石志峰
陈颖雪
张香明
《智能计算机与应用》
2020
2
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