基于k-means聚类的城市轨道交通站点分类研究

城市轨道交通站点的分类对于研究不同类型站点周边的土地利用、客流变化规律、发展趋势等都有着重要作用。文章采用聚类分析的方法,聚类的初始变量为11个与站点自身特征和站点周边环境影响因素相关的变量。使用Z-score的方法将初始变量标准化,通过主成分分析法提取出4个主要因子,最后采用k-means聚类方法,根据提取出的4个主要因子对轨道交通各站点进行类别划分。文章对苏州市轨道交通1、2号线共58个站点进行聚类,最终分为一般站点、商业区站、交通接驳站、居住区站、综合交通枢纽站共5类站点。通过站点分类,可以为分类别的站点后续研究建立基础,为站点周围区域的发展提供参考。

基于AFC数据挖掘的轨道交通站点分类研究

轨道交通站点的分类对于研究不同类别站点的客流规律、周边土地利用情况以及发展趋势都有着重要影响。基于AFC数据,综合多种有效性指标确定分类数,采用主成分分析、k-means聚类、多元线性回归等方法,定性分析与定量分析相结合对站点进行类别划分。将苏州轨道交通1、2号线共58个站点分为4类,为站点分类别后续研究以及轨道交通发展研究奠定基础。