【摘 要】
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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
【机 构】
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南京地铁运营有限责任公司,东南大学ITS研究中心轨道交通研究所,北京城建设计发展集团股份有限公司
【基金项目】
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交通运输部建设科技项目(2015318J33080);江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016740)
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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。
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