基于数据挖掘的城市轨道交通换乘客流路径选择研究

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1、浙江理工人学硕士学位论文大学学位论文版权使用授权书··●’●●‘lIllllIIIr1111JIIllJIIJIIIJY2051630学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密口，在不保密口√。学位论文作者签名：卢立能日期：2012年3月05日年解密后使用本版权书。指导日期：2012年3月05日浙江理工大学硕士学位论文摘要轨道交通无障碍换乘模式下客流路径

2、选择的精确概率推算能够让各线路和车站了解到路网承受的真实的客流压力，对轨道交通的资源配置和决策等方面极具指导意义；同时轨道交通线路上的途径客流是线路客流的重要组成部分，将无障碍换乘客流准确的分配到各途经线路和车站可以给后续各项客流分析提供数据支持。目前国内外相关研究多侧重于定义可选路径权重，加权各种影响因子后根据路径权重确定路径乘客路径选择的概率，没有利用到AFC(AutomaticFareCollection)系统积累的大量乘客出行数据，而轨道交通业务系统积累的海量客流数据中蕴含着宝贵的知识；本文利用轨道交通业务系统产生的客流数据，运用数据挖掘技术从中挖掘客流规律，建立起

3、轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型，对无障碍换乘模式下客流分配相关的一些关键问题进行了研究。本文首先对轨道交通客流的特征进行了分析，根据轨道交通的特点确定了以峰值区间的时段客流为分析的基础，以OD(Ofi百n，Destination)可选路径的基准通行时间为分类的依据，对OD实际通行时间进行聚类分析，辅以吸引权系数法处理边缘情况，最终实现对无障碍换乘客流的全路径分配。通过K短路径法和线路路由法划分OD的可选路径集，拆分可选路径为原子路径，根据原子路径实际OD通勤时间加权换乘时间参数得到OD的基准通行时间；对于不适用与聚类分析的可行路径，即通行路径的基准通行时间无法区

4、分的客流，参照公交线路OD反推技术，把吸引权系数法引入轨道交通无障碍换乘模式下的线路客流分配中，根据不同线路的进出站客流数据定义吸引权系数，加权客流换乘次数和途径站点数，建立轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型。最后以轨道交通实际运营线路的OD区间客流数据对模型进行了验证，结果表明在应用此模型时，考虑客流高峰区间，合并不同时段区间下的计算结果，可以得到更好的精度。关键词：无障碍换乘：OD；数据挖掘；吸引权系数法浙江理T大学硕士学位论文Researchonroutechoiceofurbanrailtransitpassengerinbarrier-freetransf

5、ermodebasedondataminingAbstractTheaccurateprobabilityestimationofpassengers’pathselection,underrailtransitbarrier-freetransfermode，Callhelplinesandstationswithstandtherealpressureofpassengertraffic．Itisofgreatsignificancefortheprojectionoflinesandstations，resourcesallocationanddecision-mak

6、ingintherailtransitnetwork．Inthemeantime，passing-bypassengerflowisanimportantpartoflinepassengers．Itisthebasisofvariousofrailtransitpassengeranalysistoassignthebarrier-freetransferpassengerstocorrespondinglinesandstations．Currently,mostoftherelatedresearchesfocusondefiningtheoptionalmulti·

7、pathweights，whichwillbecombinedbyseveralimpactfactors．Thenthepassengerroutechoiceprobabilitywillbedeterminedbytherouteweights．Inthisway,largenumberofpassengertraveldataaccumulatedinAFC(AutomaticFareCollection)systemisnotusedandwastedwhilethemasstransportpassen