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基于AFC数据挖掘的轨道交通站点分类研究

论文摘要

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。

论文目录

  • 1 数据与对象
  •   1.1 研究对象
  •   1.2 研究数据
  • 2 方法
  •   2.1 数据准备
  •   2.2 聚类方法
  •   2.3 聚类数的确定
  •   2.4 回归分析
  • 3 结果与分析
  •   3.1 聚类结果
  •   3.2 站点时空特征
  •   3.3 回归结果
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邓评心,郑长江,马庚华,李锐

    关键词: 数据,站点功能定位,回归分析

    来源: 华东交通大学学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输

    单位: 河海大学土木与交通学院,河海大学港口海岸与近海工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51508161)

    分类号: U239.5

    DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.2019.02.012

    页码: 77-82

    总页数: 6

    文件大小: 251K

    下载量: 216

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/503b07fb8a9697d2e05d4d42.html