【摘 要】
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地铁站点客流的时变特征是地铁客流管理和预测的重要参数.基于上海1个月的地铁自动售检票系统小时客流数据,采用K-Means聚类算法分析站点客流典型时变曲线特征,并利用POI数据计算点客流时变特征与站点周边土地利用之间的关联性.结果显示,上海地铁站点可分为居住导向型、就业导向型、商业型、混合型、混合偏居住型、混合偏就业型等.不同类型站点服务范围内的土地利用有显著差异,且二者之间有很强的相关性.本研究为地铁客流预测、地铁站点规划设计和地铁运营组织提供相关参考.
【机 构】
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同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804;上海申通地铁集团有限公司,上海 201103
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地铁站点客流的时变特征是地铁客流管理和预测的重要参数.基于上海1个月的地铁自动售检票系统小时客流数据,采用K-Means聚类算法分析站点客流典型时变曲线特征,并利用POI数据计算点客流时变特征与站点周边土地利用之间的关联性.结果显示,上海地铁站点可分为居住导向型、就业导向型、商业型、混合型、混合偏居住型、混合偏就业型等.不同类型站点服务范围内的土地利用有显著差异,且二者之间有很强的相关性.本研究为地铁客流预测、地铁站点规划设计和地铁运营组织提供相关参考.
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