【摘 要】
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为得出地铁乘客出行时空规律,挖掘特别出行乘客分布信息,基于武汉市2015年3月连续一周的地铁刷卡数据,根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了4类人群:早出类人群、
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0503601)
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为得出地铁乘客出行时空规律,挖掘特别出行乘客分布信息,基于武汉市2015年3月连续一周的地铁刷卡数据,根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了4类人群:早出类人群、晚归类人群、长时间出行类人群和频繁出行类人群。并从时间和空间两个角度分析了这4类人群出行时空规律。研究结果表明,9%的地铁乘客具有早出行为,5%的地铁乘客具有晚归行为,85%的地铁乘客出行距离较长,1%的地铁乘客每天具有频繁出行行为。并且2号线在3条线路中的客流量最大,特殊人群多分布在1号线附近,4号线的使用率最低。
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