【摘 要】
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为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列车乘车人数与车站及列车属性之间的相关性.将相关性较强的属性与最优拟合分布参数、列车乘车人数进行K-means聚类分析,利用Silhouette指数判断聚类效果,最终得到各类属性与最优拟合分布参数和列车乘车人数的检索表.基于检索表建立适用于高速铁路车站的最高聚集人数计算模型,并以成都东站作为
【机 构】
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西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 611756;西南交通大学 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川 成都 611756;西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川
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为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列车乘车人数与车站及列车属性之间的相关性.将相关性较强的属性与最优拟合分布参数、列车乘车人数进行K-means聚类分析,利用Silhouette指数判断聚类效果,最终得到各类属性与最优拟合分布参数和列车乘车人数的检索表.基于检索表建立适用于高速铁路车站的最高聚集人数计算模型,并以成都东站作为算例进行计算和分析.研究结果表明:该最高聚集人数计算模型可以准确模拟旅客聚集趋势,减小预测最高聚集人数与实际最高聚集人数之间的误差.
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