基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析
基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析
摘要：基于武广高铁售票数据，分析了武广高速客流时空分布规律。在客流空
间分布方面，分析了不同客运节点以及不同旅行距离的客流特征，并计算了跨线
列车本线客流和跨线客流的比例。在客流时段分布方面，首先分析了不同节假日
对于客流产生的影响，其次按照列车时刻划分了客流出行时段，对于一日内不同
车站以及区间的客流时段性出行规律进行了总结。结论表明：旅客出行的时空分
布特征受车站位置、出行距离以及节假日影响较大。
关键词：武广高速铁路；客流特征；时段分布；空间分布
中国高速铁路的发展提升了铁路服务品质，满足了旅客更高层次的出行需求。深入了解并掌握客流的分布规律对于优化列车开行方案，提升客运产质量以及合
理有效利用运输资源具有重要的意义。近年来不少学者对于高速铁路客流出行特
性进行了分析。韦胜[]对京沪高铁客流时空分布格局和站点客流日变化规律进行
了分析；崔丽[]对郑西高铁乘客出行偏好以及消费特征进行了相关研究；张蕾[]揭
示武广高铁的客流时空分布特征及客流变化规律，提出一种新的短期客流预测方法；王静[]归纳了北京地铁车站客流时空分布差异性特征规律，并进一步分析了
进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征；张伯敏[]基于沪杭高铁的
客流变化情况以及实际存在的问题，研究了旅客出行行为特征；雷莲桂[]以郑西
高铁洛阳龙门站客流数据为基础，分析了高铁客流特征与客运市场运营现状。王
瑶[]通过调查分析了分析京广高速铁路客流特征，基于调查分析提出优化京广高
速铁路列车开行方案的建议。蒋学斌[]通过分析京沪高速铁路在时间、空间上的
客流特征及客流的增长趋势，对京沪高速铁路营销策略提出相关建议。
本文在借鉴以上研究方法及研究成果的基础上，以高速铁路售票数据为研究
基础，运用数据统计、分析和挖掘等手段，通运营后的武广高铁客流特征进行分析。主要包括不同车站以及不同旅行距离客流空间分布特征，节假日客流以及一
日内客流时段分布特征等方面。
1 武广线路概况
武广高铁是京广高铁的主要组成段，线路全长约1068.8公里，位于湖北、湖南、广东三省境内，全线设16个车站：武汉、咸宁北、赤壁北、岳阳东、汨罗东、长沙南、株洲西、衡山西、衡阳东、耒阳西、郴州、韶关、英德西、清远、
广州北、广州南。其中武汉站、长沙南站、广州南站为始发终到作业站，岳阳东、衡阳东、郴州西、韶关4个站办理部分始发终到旅客列车作业。办理乘降旅客作
业的中间站有咸宁北、赤壁北、汨罗东、株洲西、衡山西、耒阳西、清远、英德西、广州北9个站。本文基于铁路售票数据对武广高铁的客流时空分布进行分析。
2 客流空间特征分析
2.1 高速铁路客运节点的客流分布
高速铁路的客流量在等级不同的客运节点会呈现出一定程度的不均衡特点。
本文以武广高速铁路（2014年1月-2014年4月）的客票数据为分析对象，计算
各节点日均旅客发送人数。如图1所示。
图1 各车站上下车人数及累计比例
从图1中可以看出各个车站旅客发送量存在波动，各个车站上车客流量和下
车客流量基本保持一致，属于双向型的客流分布。广州南站、长沙南站、武汉三
个省会城市，作为该省的政治经济中心，客流量比较大，三个车站上车人数总比
例达到69%，三个车站下车人数总比例为67%。衡阳东、郴州西、岳阳东、韶关
次之，其余车站的客流量比较少。
图2 车站间OD客流量图3 主要车站发出客流量
车站日均OD流量如图2所示，从图2可以看出，在整个OD流量中，广州、长沙、武汉三个城市之间的客流量较大，该城市经济繁荣，客流往来需要较高。
各主要车站发送客流量如图43所示，由图3可知，广东南站客流量最大，其主
要流向为长沙南站、武汉站以及衡阳东站、岳阳东站；长沙南站的主要流向为广
州南站、武汉站、郴州西站和衡阳东站；武汉站的主要流向为广州南站、长沙东
站以及赤壁北站。
2.2 本线客流和跨线客流分布
对于高速铁路客流而言，若其始发站和终到站均位于研究线路上，该客流称
为本线客流；否则该客流称为跨线客流。同理，若列车始发站和终到站均位于研
究线路上，该列车称为本线列车；否则，该列车称为跨线列车。本线客流可通过
跨线列车和本线列车输送的，跨线客流只能通过跨线列车运输。统计2015年12
月2日武广高铁列车开行信息得出，该线路共开行81列跨线列车，54列本线列车。通过相关售票数据，武广高铁跨线列车在各区段内输送本线客流和跨线客流
数量及比例如图4所示。
图4各区段跨线客流和本线客流分布情况
由图4得知，武广高铁开行的跨线列车在各区段上输送的跨线客流量均小于
本线客流量。各区段内跨线客流占总客流比例约为60%，本线客流占总客流比例
约为40%。总体而言，武广高铁区段内本线客流较多。
2.3 武广高铁客流距离衰减特征
高速铁路的客流运输距离不同，客流量会出现不均衡特征。空间距离是指站
间的列车运行里程，根据站间0D数据及站间里程数据，以50公里为空间距离的
区间长度，得到武广高铁基于空间距离的客流分布示意图，如表1所示。
图5 客流量随距离衰减特征
由于广州-武汉、广州-长沙、长沙-武汉这三个区段连接的城市均为省会城市，客流量大小的影响因素不是距离，应将其从其距离客流中剥离。将其剥离后，得
到如下图。图中，随着距离的增加，客流量递减，符合一般规律。
图6 修正后客流量随距离衰减特征
3 武广高铁客流时段特征分析
3.1 武广高铁节假日客流量变化规律
图7为武广高铁2015年1月1日至2015年12月16日每日发送客流量。从
图上可以看出，除春运，节假日外，武广高铁发送客流量呈现出规律性变化，节
假日期间客流数量增长较大。
图7武广高铁工作日及节假日每日运送人数
春节假期间客流发送人数较小，主要由于春节假期前三天分别是除夕、初一
和初二，旅客出行意愿较低。初三到初六之间客流发送人数逐渐上升，主要是由
节后务工流、学生流和探亲流返程引起。
国庆节旅客出行需求较大，明显大于一年内的平均每日旅客发送人数。而这
七天的总体趋势呈现下降趋势，只在10月7日有一个回升趋势，旅客在长假的
出行意愿随着时间的推移而下降，10月7日发送人数回升是因为假日返程的需求。
元旦、清明、五一和端午期间客流出现一定的高峰，由于这几类假期较短，
客流峰值集中于节前一天和节假日最后一天，分别由出行和返程客流构成。
正常工作日内客流呈现出以周为周期的规律性变化，客流高峰对应的时间为
周五及周日，客流低谷对应的时间为周四。
由以上分析可知节假日旅客出行意愿会随着时间的推移逐渐的下降，高铁发
送人数逐渐降低，而到假日最后一天会出现返程客流，发送人数会相较假日前几
天上升。而正常工作日的旅客出行主要集中在周五到周日。
3.2 武广全线客流时段分布特征
为研究武广高速铁路一天内的客流分布特征，本文以“一天”为单位，分别截
取了春节假期一天内（2月22日）、正常工作日一天内（3月4日）、清明节小
长假一天内（4月4日）各个时间段的客流时间分布。本文通过研究了一天内有
广州南站发出的列车在各个时间段的发出的所有列车的全程上车人数之和，以及
在该时间段内平均一列列车运输的旅客人数，找出客流在一天内各个时间段的特征，具体情况如下图8所示。
图8一天内各时段全程上车人数以及平均每辆列车的运输人数
由图8可知，武广高速铁路上都有两个客流高峰期，分别是9：00-10：00和17：00-18：00，旅客发送人数的低谷期则分布12：00-13：00和18：00-19：00
时段内，在其他时段内旅客出行人数较为平整，在晚上时间超过20：00之后旅
客的出行人数就十分小了。
从平均每辆车的运输人数可知，每天的最大值在8：00-9：00时段内，而每
日的全程上车人数低谷期12：00-13：00的平均每辆车运输人数则处于一日的平
均值内，这是由于在这两个时间段内运行的列车较少。在15：00-17：00时段内
的平均每辆车的运送人数相较其他时段较小。每日的平均每辆车的运输人数最低
值和全程上车人数最低值一样都分布在20：00以后，证明在20：00以后旅客的
出行意愿已经很小了。
3.3 车站区间客流时段特征规律
图9 武广高铁各车站分时段发送客流数量
分时段统计不同车站出发客流量，绘制柱状图如图3所示。由图可知，长沙南、广州南站发送客流量较大，衡山西、耒阳东、英德等地发送客流量较小。其次，各车站发送客流量具有明显的时段性。各车站一日内发送客流量一般在10
点及18点存在早晚高峰，长沙站和广州南站尤为明显。长沙南站及广州南站客
流较为稠密，为重要的客流交通枢纽。其中长沙南站汇集了大量的跨线列车，包
括南昌方向，桂林方向，等，广州南站所处地区经济较为发达，下行方向联通深
圳北，客流需求较大。
图10 长沙南到下行各车站日时段客流图
图10为2015年4月27日长沙南站至下行方向各主要车站客流日时段特征图。由图看出，各区段客流数量相差较多，不同区段客流随时间波动规律有所差异。
长沙南至广州南客流7：00-11：00呈现出明显的上升趋势，11：00达到峰
值后基本保持不变。14：00时起客流继续上升，并于18：00点到达峰值，随后
客流呈现出下降的趋势。长沙南至郴州西，长沙南至衡阳东客流高峰值出现在18：00至21：00之间，其余时段客流在波动中呈现出上升趋势。长沙至韶关客流呈
现凸形规律，并于14：00到达峰值。长沙-清远，长沙至英德西区段13：00-19：00时客流量较大，但客流升降幅度较小，客流总体保持平稳水平。长沙至株洲，
长沙至衡山西，长沙至耒阳西区客流波动剧烈，高峰时段较为明显，集中于17：00至21：00之间。
通过以上分析可以看出，不同区段内客流大都存在晚高峰，早晚客流差异较大。不同OD的日客流时段特征曲线晚高峰明显，出现客流激增，有明显的客流
变化。早间出行旅客可选择列车班次较多，客流分散于不同车次中，客流时段特
征不显著。晚间客流受列车时刻限制，多种类客流叠加聚集客流高峰较显著。
4 结语
本文介绍了武广高速铁路通道概况，以售票数据为基本对通道内客流时空分
布特征进行了分析，对于列车开行方案的改进以及客流中长期预测工作具有一定
的参考价值。
高速铁路空间不均衡性主要表现为节点到发客流不均衡、不同运距客流量不
均衡等方面。在整个OD流量中，广州、长沙、武汉三个城市之间的客流量较大，该城市经济繁荣，客流往来需要较高。各主要车站发送客流量如图4所示，由图
4可知，广东南站客流量最大，其主要流向为长沙南站、武汉站以及衡阳东站、
岳阳东站；长沙南站的主要流向为广州南站、武汉站、郴州西站和衡阳东站；武
汉站的主要流向为广州南站、长沙东站以及赤壁北站。
客流的时段特表现为以下几个方面。首先，节假日内客流特征随着节假日性
质的不同变化特征明显不同。其次，客流日时段特征与车站节点的重要程度和与
出行距离密切相关。枢纽重要节点客流时段特征变化较为相似，旅行距离相似时
旅客出行的高峰及低谷时段较为相近。
参考文献：
[1] 韦胜，袁锦富，徐建刚.京沪高铁站点客流时空分布特征分析[J].地域研究
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[2] 崔莉，厉新建，张芳芳.郑西高铁乘客行为偏好与旅游发展分析[J].地域研
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[7] 王瑶，杨晓，凌熙.京广高速铁路客流特征调查及分析[J].铁道运输与经济，2013，35（11）：42-45.
[8] 蒋学斌.京沪高速铁路客流规律与营销策略的思考[J].铁道运输与经济，2014，36（2）：48-51.
作者简介：
付倩（1991-，女，汉族，硕士研究生，助理工程师，研究方向为城市轨道交
通运营管理。
基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析
基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析 摘要：基于武广高铁售票数据，分析了武广高速客流时空分布规律。在客流空 间分布方面，分析了不同客运节点以及不同旅行距离的客流特征，并计算了跨线 列车本线客流和跨线客流的比例。在客流时段分布方面，首先分析了不同节假日 对于客流产生的影响，其次按照列车时刻划分了客流出行时段，对于一日内不同 车站以及区间的客流时段性出行规律进行了总结。结论表明：旅客出行的时空分 布特征受车站位置、出行距离以及节假日影响较大。 关键词：武广高速铁路；客流特征；时段分布；空间分布 中国高速铁路的发展提升了铁路服务品质，满足了旅客更高层次的出行需求。深入了解并掌握客流的分布规律对于优化列车开行方案，提升客运产质量以及合 理有效利用运输资源具有重要的意义。近年来不少学者对于高速铁路客流出行特 性进行了分析。韦胜[]对京沪高铁客流时空分布格局和站点客流日变化规律进行 了分析；崔丽[]对郑西高铁乘客出行偏好以及消费特征进行了相关研究；张蕾[]揭 示武广高铁的客流时空分布特征及客流变化规律，提出一种新的短期客流预测方法；王静[]归纳了北京地铁车站客流时空分布差异性特征规律，并进一步分析了 进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征；张伯敏[]基于沪杭高铁的 客流变化情况以及实际存在的问题，研究了旅客出行行为特征；雷莲桂[]以郑西 高铁洛阳龙门站客流数据为基础，分析了高铁客流特征与客运市场运营现状。王 瑶[]通过调查分析了分析京广高速铁路客流特征，基于调查分析提出优化京广高 速铁路列车开行方案的建议。蒋学斌[]通过分析京沪高速铁路在时间、空间上的 客流特征及客流的增长趋势，对京沪高速铁路营销策略提出相关建议。 本文在借鉴以上研究方法及研究成果的基础上，以高速铁路售票数据为研究 基础，运用数据统计、分析和挖掘等手段，通运营后的武广高铁客流特征进行分析。主要包括不同车站以及不同旅行距离客流空间分布特征，节假日客流以及一 日内客流时段分布特征等方面。 1 武广线路概况 武广高铁是京广高铁的主要组成段，线路全长约1068.8公里，位于湖北、湖南、广东三省境内，全线设16个车站：武汉、咸宁北、赤壁北、岳阳东、汨罗东、长沙南、株洲西、衡山西、衡阳东、耒阳西、郴州、韶关、英德西、清远、 广州北、广州南。其中武汉站、长沙南站、广州南站为始发终到作业站，岳阳东、衡阳东、郴州西、韶关4个站办理部分始发终到旅客列车作业。办理乘降旅客作 业的中间站有咸宁北、赤壁北、汨罗东、株洲西、衡山西、耒阳西、清远、英德西、广州北9个站。本文基于铁路售票数据对武广高铁的客流时空分布进行分析。 2 客流空间特征分析 2.1 高速铁路客运节点的客流分布 高速铁路的客流量在等级不同的客运节点会呈现出一定程度的不均衡特点。 本文以武广高速铁路（2014年1月-2014年4月）的客票数据为分析对象，计算 各节点日均旅客发送人数。如图1所示。 图1 各车站上下车人数及累计比例 从图1中可以看出各个车站旅客发送量存在波动，各个车站上车客流量和下 车客流量基本保持一致，属于双向型的客流分布。广州南站、长沙南站、武汉三 个省会城市，作为该省的政治经济中心，客流量比较大，三个车站上车人数总比
大数据处理中的时空分析与挖掘技术研究
大数据处理中的时空分析与挖掘技术研究 在大数据时代，信息的获取、分析和应用已经成为企业竞争的 重要手段。而在大数据处理中，时空分析与挖掘技术则显得更为 重要。因为，很多数据都涉及到时间和空间的因素，而如何从中 提取出有用的信息，进而发挥应用价值，则需要一定的时空分析 与挖掘技术的支持。下面将从数据之中的时空特征、时空数据预 处理、时空数据挖掘和时空数据可视化四个方面，来探讨大数据 处理中的时空分析与挖掘技术研究。 一、数据之中的时空特征 时空数据是指利用时间和空间两个要素来描述现实世界的所有 数据信息。例如，交通车辆行驶轨迹、气象监测数据、人口分布 等都是时空数据。对时空数据的分析，需要考虑数据的时空特征，即时间和空间的两个因素在数据中的体现和影响。时间特征体现 在数据中的时间维度，包括时间精度、时间间隔、周期性等。空 间特征则体现在数据中的空间维度，包括空间尺度、空间分布、 空间关系等。只有深刻掌握时空特征，才能在大数据处理中实现 更加准确、高效的数据挖掘和分析。 二、时空数据预处理 与非时空数据相比，时空数据在处理和分析时需要特别注意时 间和空间因素的影响。首先，时空数据会涉及到采样和采集的时
间和空间分布问题。例如，气象监测数据的采集时间、地理位置等因素都会对最后的数据效果产生影响。其次，时空数据必须进行有效的筛选和清洗，以保证数据的有效性和精度。例如，在进行交通流量预测时，需要清洗无效数据和异常值，保障模型的正确性。此外，时空数据的预处理还需要进行有效的数据结构化和格式化，以便后续的数据挖掘和分析能够顺利进行。例如，将时空数据转换成空间坐标系和时间序列等形式，以便于后续的时间序列分析和空间统计分析。 三、时空数据挖掘 时空数据挖掘是指利用数据挖掘技术对时间和空间因素进行分析和挖掘，从而发现其中所蕴含的信号和模式。例如，可以利用时空数据挖掘技术进行异常检测、趋势分析、分类归类等分析。这些分析将有助于企业进行业务规划、市场营销等工作，并提高企业的竞争力和经济效益。 在时空数据挖掘中，可以使用的技术包括时间序列分析、空间统计分析、机器学习等。时间序列分析是指对时间序列数据进行分析和挖掘，例如周期性分析、趋势分析等。空间统计分析则是指对空间数据进行空间相关性分析、点密度分析等技术。而机器学习则是指利用计算机算法对数据进行学习和分析，例如分类、聚类、回归等。 四、时空数据可视化
时空数据挖掘方法在交通检测中的应用
时空数据挖掘方法在交通检测中的应用 随着城市化的不断推进，交通流量也逐年递增。因此，如何有 效地监测和管理交通是一个重要的问题。利用现有的交通设备收 集数据已经成为一种传统的交通检测方法，但是这种方法仅有基 础的数量和时间信息，缺乏时空维度上的分析能力，无法满足交 通管理的需要。因此，时空数据挖掘技术应运而生，对于交通流 量的监测和预测具有重要的意义。 时空数据挖掘方法是将时间和空间维度联系起来，通过分析数 据之间的相互作用和关联，来挖掘隐藏在数据中的有用信息。在 交通检测中，时空数据挖掘方法可以将交通数据转化为可视化的 交通流量图，进而为交通管理提供更全面和准确的信息。接下来，本文将探讨时空数据挖掘方法在交通检测中的应用。 1. 时空数据挖掘方法概述 时空数据挖掘方法是一种利用时间和空间维度建立起联系的数 据挖掘技术。时空数据挖掘方法主要包括四个方面： （1）空间数据挖掘：研究空间维度上的数据关联和相互作用。 （2）时间数据挖掘：研究时间维度上的数据关联和相互作用。 （3）空间-时间数据挖掘：将空间和时间维度联系起来，研究 数据之间的复杂关联。
（4）空间-时间分析：将空间和时间维度联系起来，研究数据 之间的动态变化。 2. 时空数据挖掘在交通检测中的应用 时空数据挖掘技术在交通管理中的应用主要体现在以下几个方面： （1）交通态势分析 交通态势分析可以通过时空数据挖掘技术来实现。交通态势分 析主要包括以下几个方面： ①交通瓶颈分析 时空数据挖掘方法可以分析道路瓶颈的位置和瓶颈的起止时间。通过对瓶颈的分析，可以对交通流量及其预测进行更准确和有效 的管理。 ②路段通行时间预测 时空数据挖掘方法可以预测路段通行时间的变化规律，分析交 通流量的时变特征，为道路设计和规划提供参考。 ③交通拥堵分析 时空数据挖掘技术可以分析道路拥堵的位置和拥堵的原因，及 时采取措施进行疏导。
基于数据挖掘的铁路车站客流预测研究
基于数据挖掘的铁路车站客流预测研究 一、背景介绍 随着铁路交通系统的不断发展，旅客出行需求逐渐增多。提高铁路站场客流预测的准确性，对于提高铁路站场安全性、运行效率和旅客出行体验具有重要意义。基于数据挖掘技术的铁路车站客流预测成为研究的热点之一。本文旨在分析目前国内外对基于数据挖掘的铁路车站客流预测的研究状况，以期为相关领域的从业者提供参考和启发。 二、前沿技术 数据挖掘技术是指利用计算机技术和数学模型在大数据中识别和提取有用信息的过程。数据挖掘分为分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多个领域。目前应用较为广泛的基于数据挖掘的客流预测方法主要有时间序列预测法、神经网络预测法、支持向量机预测法和回归分析预测法等。 三、数据挖掘在铁路客流预测中的应用 基于数据挖掘技术的铁路车站客流预测方法主要通过统计分析和预测模型来处理铁路客流数据。根据预测方法不同，可将其分为基于模型的预测和基于规则的预测两类。其中，基于时间序列分析预测属于基于模型的预测方法，而基于神经网络、支持向量
机和回归分析的预测属于混合型预测。具体方法包括但不限于以下几种： （一）时间序列预测法 时间序列预测法是利用历史铁路客流数据，按照时间顺序建立预测模型，预测未来铁路客流量的方法。时间序列预测法中常用的模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。在时间序列预测法中，ARIMA模型是应用最为广泛的一种，该模型通过分析历史数据的趋势、季节性和随机性来预测未来的数据。 （二）神经网络预测法 神经网络预测法是一种基于人工神经网络模型的预测方法，它将铁路客流数据放入网络中进行学习，通过不断调整网络参数，得出铁路客流量未来的预测值。常用的神经网络模型有BP神经网络模型、RBF神经网络模型等。 （三）支持向量机预测法 支持向量机预测法是一种基于统计学习理论的预测方法，它通过在高维特征空间中建立最优分类超平面来实现预测。支持向量机预测法的主要优点是具有较高的预测精度和较强的泛化能力。 （四）回归分析预测法
高速公路交通流数据挖掘与分析
高速公路交通流数据挖掘与分析 随着交通工具的发展和道路基础设施的改善，现代交通越来越 便捷、快速，但也带来了更高的交通密度和更复杂的交通状况。 在这样的背景下，如何更好地利用交通数据对交通状况进行分析，对路网规划和管理提供科学依据，成为了现代交通领域的热门话题。其中，高速公路交通流数据的挖掘与分析，尤为重要。 一、高速公路交通流数据的来源及特点 高速公路交通流数据的来源就是高速公路上的交通工具。高速 公路上的交通工具可以通过一些设备或传感器来提供诸如速度、 车道占用、通行量等数据，这些数据可以被收集并用于后续的分析。但是，高速公路上的交通工具的速度、方向等信息都是瞬时 变化的，因此高速公路交通流数据的采集和处理需要高效、准确 的技术手段和算法。 高速公路交通流数据的特点主要表现为以下几个方面： 1、交通流数据具有时空关联性，在时间上存在一定的周期性 和规律性； 2、数据量大，需要借助计算机技术进行处理和分析； 3、存在较大的数据噪声和缺失值，需要进行数据处理和补齐； 4、数据具有不确定性，需要通过统计学方法进行信度分析。
二、高速公路交通流数据的挖掘与分析方法 为了更好地利用高速公路交通流数据对交通状况进行分析，需 要借助一定的数据挖掘与分析方法。常用的方法主要包括： 1、时空交通流分析法 时空交通流分析法是基于GIS空间技术和交通流量空间可视化 技术，对交通地理信息数据进行加工处理，并实现交通流量和速 度空间可视化效果的一种交通信息处理方法。可以快速生成高速 公路交通流特性的空间可视化效果，对交通状况有较好的了解。 2、因子分析法 因子分析法是利用统计学方法将一组相关的变量转化为一组不 相关的因子的一种方法，可以根据高速公路交通流量、速度、占 用车道数等多个指标的变化，进一步识别和建立交通流量模型， 从而预测交通状况的变化趋势，分析交通拥挤度、瓶颈点等问题。 3、聚类分析法 聚类分析法是通过对交通流量数据进行分类分析，得到不同类 别交通流量的特性分布，从而对高速公路交通流量进行分群和分类，更好地理解高速公路交通流量的空间分布规律。 三、高速公路交通流数据挖掘与分析在实践中的应用
时空数据挖掘技术在城市交通流分析中的应用研究
时空数据挖掘技术在城市交通流分析中的应 用研究 随着城市化的进程不断加快，城市交通流的分析已成为城市规划、交通设计和政策制定的重要任务。时空数据挖掘技术则因其对大量数据进行快速处理分析的能力，成为城市交通流分析中的重要工具。 一、时空数据挖掘技术的基本原理 时空数据挖掘技术是指对时间和空间数据进行挖掘、分析、建模和预测的技术。其基本原理包括数据预处理、特征提取、模型构建和预测评估。其中，数据预处理是为了去除噪声和异常值，特征提取则是为了从大量数据中提取出关键信息，模型构建则是为了建立合理的预测模型，而预测评估则是为了对模型进行验证和改进。 二、时空数据挖掘技术在城市交通流分析中的应用 1. 路网分析 时空数据挖掘技术可以对城市路网的实时交通状况进行监测和分析，进而在交通瓶颈和拥堵路段进行智能调控，优化城市路网的通行效率。例如，通过处理交通卡口的车流数据，可以提供给交管部门实时的路况信息，以此进行智能调度。
2. 车辆轨迹分析 通过收集和分析车辆的轨迹信息，时空数据挖掘技术可以帮助 分析出车辆的行驶规律和通行状况，从而优化城市道路规划和车 流调度。例如，根据车辆运动规律进行拥堵预测和交通量控制， 优化城市交通计划。 3. 交通模式预测 时空数据挖掘技术可以对城市交通模式进行预测，从而优化城 市交通管理和规划。例如，通过分析不同出行模式下的交通量和 人口分布，可以预测未来城市交通发展趋势，以此制定合理的城 市规划。 三、时空数据挖掘技术的应用案例 1. 上海交通研究中心 上海交通研究中心利用时空数据挖掘技术，对上海市的交通流 量和路网状态进行监测和分析。通过对交通数据进行挖掘，研究 中心得出了一些结论，如周六、周日的上海交通流量高于工作日，市区交通瓶颈空间位置明显，并提出针对性的交通规划和调控措施。 2. 北京市交通控制中心
基于大数据的交通流量分析及预测研究
基于大数据的交通流量分析及预测研究 交通拥堵已成为当今城市化进程面临的一大难题，其所带来的 社会、环境、经济等多方面的问题日益凸显。随着物联网、云计 算等技术的发展，基于大数据的交通流量分析及预测成为解决这 一难题的有效手段。 一、大数据在交通领域的应用 大数据技术不仅可以用于个体的轨迹分析、行为识别，还可以 用于城市交通流量数据的获取、预测和优化。基于大数据的交通 流量分析及预测研究，能够提升城市交通管理效率，降低交通拥堵，提高出行效率。 大数据在交通领域的应用主要包括以下几个方面： 1.数据采集 基于车载传感器、摄像头以及手机和GPS设备等，可以获取大量车辆和行人的位置、速度等信息，进而实现车辆和行人的轨迹 记录和模拟。 2.数据挖掘 利用机器学习等技术，可以分析交通流量数据中的规律和特征，发现交通拥堵的原因和影响因素，并进行时空交叉分析和预测。
3.数据可视化 通过数据可视化技术，将交通流量数据以热力图、时空图等形式展示出来，使得交通管理者和公众能够更直观地了解城市交通状况，从而调整出行计划和交通管理策略。 二、大数据在交通流量分析及预测中的应用 1.交通流量分析 基于大数据的交通流量分析主要包括交通流量的时空分布、交通拥堵程度、交通速度等方面的分析。通过对城市交通流量数据的挖掘和分析，可以发现交通拥堵的瓶颈位置和原因，及时进行交通疏导和调整，有效缓解交通拥堵现象。 2.交通流量预测 通过历史交通流量数据的收集和分析，结合气象、事件、时间等因素，可以预测未来交通流量的变化趋势和变化规律。基于这种方法，交通管理者可以通过交通流量预测，优化城市交通调度和规划，减少城市交通拥堵现象，提高交通出行效率。 三、基于大数据的交通流量分析及预测在实际应用中的效果 1.提高交通管理效率 基于大数据的交通流量分析及预测技术能够提供更准确、更全面的交通信息，可以帮助交通管理者更好地了解市民出行情况，
高速铁路客流需求的时空分布特征
高速铁路客流需求的时空分布特征 高速铁路客流需求的时空分布特征 随着社会经济的快速发展，高速铁路成为了人们出行的首选方式之一。高速铁路的快速、安全和舒适的特点，吸引了越来越多的人们选择乘坐高铁进行长途出行。因此，研究高速铁路客流需求的时空分布特征对于优化运营管理、提高客运服务质量具有重要意义。 首先，时空分布特征是指在一段时间内，各个地点的客流需求的变化规律。高速铁路客流需求的时空分布特征受多种因素影响。一是经济因素，如城市经济发展水平、产业结构和就业机会等。二是交通因素，如城市之间的距离、线路质量和交通可达性等。三是人口因素，如人口数量、分布、流动性和城市规模等。 高速铁路客流需求的时空分布特征呈现出多样性。首先，对于时间维度来说，高峰和低谷时段的客流需求差异明显。高峰时刻一般是早晚上下班的时候，以及周末和节假日。此时，人们出行需求旺盛，高铁车厢里座无虚席。而在低谷时段，如工作日的白天时间段，客流需求相对较低，车厢里人稀疏。 其次，对于空间维度来说，高速铁路客流需求的时空分布呈现出一定的规律性。一是城市间的客流需求差异明显。一般来说，大城市之间的客流需求较大，如北京、上海、广州等，这些城市间的高速铁路客流呈现出极高的需求。而相对较小的城市和乡镇之间的客流需求相对较低。 其次，高速铁路的客流需求受节假日和旅游季节的影响很大。在春节、五一劳动节、国庆节等重要节假日，人们出行旅游的需求特别旺盛。高速铁路将成为他们出行的首选交通工具。
同时，在一些热门旅游景点周边地区，高铁客流需求也会大幅增加。 另外，高速铁路的客流需求受到政策的影响较大。政府对高速铁路的建设和使用政策会直接影响到人们的出行选择。例如，政府对高速铁路票价的调整、优惠政策的推出等都会对客流需求产生重要影响。 针对高速铁路客流需求的时空分布特征，各地政府和铁路部门应采取有效措施进行合理规划和管理。首先，应根据节假日和旅游季节等客流高峰时段，增加运力，提高服务水平。其次，应合理调整票价，制定差异化的政策，以吸引更多的人选择乘坐高铁。此外，通过加大对城市之间的高铁线路建设，提高交通便利性，进一步促进高铁客流需求的增长。 总之，高速铁路客流需求的时空分布特征是一个复杂且多元的问题。只有深入研究其背后影响因素，才能更好地预测和满足人们的出行需求，以提高高速铁路的运营效果和乘客的出行体验 综上所述，高速铁路客流需求的时空分布特征受到城市规模、节假日和旅游季节、政策等多方面因素的影响。为了满足客流需求，政府和铁路部门需要制定合理的规划和管理措施，包括增加运力、提高服务水平、合理调整票价、推出差异化政策以及加大高铁线路建设等。通过深入研究影响因素并采取相应措施，可以提高高速铁路的运营效果，满足人们的出行需求，提升乘客的出行体验。为此，各地政府和铁路部门应积极行动，共同努力推动高速铁路的发展
天气因素对城市地铁客流时空分布的影响——基于智能交通卡数据的实证研究
天气因素对城市地铁客流时空分布的影响——基于智能 交通卡数据的实证研究 天气因素对城市地铁客流时空分布的影响——基于智能交通卡数据的实证研究 近年来，城市人口的快速增长导致城市交通压力不断加大，城市地铁作为一种高效、便捷的交通工具，在改善城市出行状况方面发挥着重要作用。然而，城市地铁客流的时空分布受到众多因素的影响，其中天气因素在城市交通流量研究中具有重要的意义。本文将基于智能交通卡数据，通过实证研究分析天气因素对城市地铁客流时空分布的影响。 一、研究框架 本研究采用的研究框架包括天气数据采集、地铁客流数据采集、数据处理与分析和结论总结等四个环节。首先，获取城市不同天气条件下的气象数据，如温度、降水量等。其次，通过智能交通卡数据采集城市地铁客流数据，包括客流量、客流密度、进出站量等信息。然后，对采集到的数据进行处理和分析，探究天气因素对城市地铁客流的影响。最后，总结研究结果并得出相应结论。 二、天气因素对地铁客流时空分布的影响 1. 温度因素的影响 研究发现，温度对地铁客流时空分布具有显著影响。在夏季高温时段，人们倾向于选择地铁出行，以避免受到高温的影响。例如，在周末的酷热天气下，地铁客流量较平日明显增加。此外，高温天气下，人们更愿意选择地铁进出站，以避免长时间暴晒的不适感。因此，地铁客流主要集中在室外温度较高的时段和区域。
2. 降水因素的影响 降水对地铁客流时空分布也具有明显影响。在大雨或暴雨天气下，由于道路交通受阻，人们更愿意选择地铁出行。因此，降水天气下的地铁客流量明显增加。此外，降水天气下，人们更愿意在地铁站内等待，而不愿意去站外等候。因此，地铁客流会在降水天气下在各个站点停留时间相对较长。 3. 风速因素的影响 风速对地铁客流时空分布的影响较为复杂。在强风天气下，地铁客流量会明显增加，主要原因是行人为了避免受到强风的影响，更倾向选择地铁作为出行工具。另一方面，强风天气下，地铁站台的风力较大，会影响到人们在站台的停留时间。因此，地铁客流在强风天气下的站台停留时间相对减少。 三、结论 通过对智能交通卡数据的实证研究，我们可以得出以下结论：天气因素对城市地铁客流时空分布有显著影响。在夏季高温时段，地铁客流量明显增加，主要集中在室外温度较高的时段和区域；降水天气下，地铁客流量明显增加，并在各个站点停留时间相对较长；强风天气下，地铁客流量也增加，但站台停留时间相对减少。这些研究结果对城市地铁运营管理具有一定的借鉴意义，可以为地铁公司优化车辆运力调配、站点设施建设等方面提供科学依据。 尽管本研究基于智能交通卡数据开展实证研究，并得出一些初步结论，但仍存在一些限制。例如，本研究仅考虑了天气因素对地铁客流的影响，而未考虑其他因素（如时间、地理位置等）可能对地铁客流时空分布的交互影响。因此，未来研究可以进一步拓展数据来源，综合考虑更多因素，以提高研究结果的精确度和准确性。
基于时空数据挖掘技术的城市交通热点分析研究
基于时空数据挖掘技术的城市交通热点分析 研究 随着城市化进程的不断加剧，城市交通问题也越来越严峻。交通拥堵成为了城市居民的日常困扰，而且也给城市的经济发展和环境治理带来了负面影响。因此，如何有效地分析和处理城市交通热点问题，成为了当前城市交通管理领域的一个重要研究方向。 基于时空数据挖掘技术的城市交通热点分析研究，是一种较为先进的交通分析技术，主要是利用时空数据挖掘算法，通过对交通数据的收集、整理和分析，来揭示城市交通热点问题的本质和规律，以便为城市交通管理部门和公众提供科学、准确、可操作的参考建议。本文将介绍时空数据挖掘技术的相关应用和研究进展，并探讨其在城市交通热点分析方面的实际应用。 一、时空数据挖掘技术的相关应用 时空数据挖掘技术是一种比较新兴的数据处理技术，主要用来分析和处理与时间和空间有关的各种数据。时空数据挖掘技术的应用非常广泛，如城市交通、航空航天、医疗卫生、金融领域等。在城市交通领域中，时空数据挖掘技术的应用主要涉及到交通拥堵分析、交通规划、交通运营等方面。时空数据挖掘技术的优势在于它可以从大量数据中快速准确地发现规律，为城市交通管理部门提供更好的分析决策支持。 二、时空数据挖掘技术在城市交通热点分析中的应用研究进展 目前，时空数据挖掘技术在城市交通热点分析中的应用还处于初级阶段，但是已经有了一些相关的研究成果。主要的应用研究成果包括如下几个方面： 1.交通流量预测
交通流量预测是交通热点分析中的一个重要方面。通过对交通流量进行预测， 可以提高城市交通路网的有效性和可靠性，减少交通拥堵，提高通行速度。时空数据挖掘技术可以利用历史数据对未来的交通流量进行预测和分析，从而为城市交通管理部门提供科学有效的建议和决策支持。 2.路网拥堵分析 路网拥堵分析是交通热点分析的主要方面之一。通过对路段的拥堵情况进行分析，可以找出交通瓶颈所在位置并采取相应的措施加以缓解。时空数据挖掘技术可以从历史数据中分析出路段的拥堵情况，进而为交通管理人员提供交通调度方面的参考建议和决策支持。 3.出行模式分析 出行模式分析是指通过对城市居民的出行习惯和交通方式进行分析，以了解城 市居民行为和习惯，为城市交通管理部门制定更为合理、有效的交通出行规划提供参考。时空数据挖掘技术可以从大量的出行数据中提取出行模式，从而为制定交通规划提供较为科学的参考意见。 三、结论 时空数据挖掘技术的应用和研究进展不仅为城市交通热点分析提供了更为科学 合理的手段，也为城市交通管理人员和市民提供了更好的服务和保障。不过，目前时空数据挖掘技术在应用中还存在一定的技术和方法上的局限，需要进一步加强研究和探索，以充分挖掘时空数据的潜力，更好地服务于城市交通管理和居民的需求。
基于机器学习的交通数据挖掘及预测分析
基于机器学习的交通数据挖掘及预测分析 交通是现代社会中一个非常重要的领域。随着城市化的发展，交通压力加大， 交通拥堵、安全和环境问题日益突出。为了解决这些问题，人们需要了解和分析交通数据，利用先进的技术来提高交通效率和安全性。而机器学习技术正是能够帮助我们有效地挖掘和预测交通数据的途径。 一、机器学习在交通数据分析中的应用 机器学习是一种基于计算机算法和数学模型来分析和预测数据的方法。在交通 数据分析中，机器学习技术可以应用于多个领域，例如道路交通流量、车辆速度和拥堵状况等。 一般来说，交通数据可以分为两种类型：传感器数据和非传感器数据。通过传 感器数据，我们可以获得交通流量、速度、密度等信息。而非传感器数据则包括天气信息、事件信息、日历等。这些数据可以被用于预测交通状况，并采取相应的措施来减少拥堵和提高效率。 在交通数据分析中，机器学习方法主要包括以下几种： 1、聚类分析方法：将交通数据分为不同的类别，即将相似的数据分组。这种 方法可以帮助人们更好地了解不同的交通状况。 2、分类器方法：将交通数据进行分类，将其分为不同的状态，比如“正常”，“拥堵”和“意外事故”。这种方法可以帮助我们更好地了解交通状况，并采取相应的 措施来降低交通压力。 3、回归分析方法：通过对交通数据进行回归分析，可以预测未来的交通状况。这种方法可以帮助人们做好出行计划，从而减少时间浪费和交通拥堵。 二、交通预测模型的建立
为了更准确地预测交通状况，我们需要建立一个交通预测模型。一般来说，交 通预测模型包括以下几个步骤： 1、数据采集：通过传感器、视频监控等手段，采集交通数据。 2、数据清洗：对采集到的数据进行清洗和去噪，从而提高数据的准确性和精度。 3、特征提取：从交通数据中提取有用的特征，比如交通流量、速度、密度等。 4、模型建立：通过机器学习算法来建立交通预测模型。常见的机器学习算法 包括神经网络、支持向量机、随机森林等。 5、模型评价：通过交叉验证等方法来评价建立好的交通预测模型的准确性和 可靠性。 6、模型应用：将建立好的交通预测模型应用于实践中，预测未来的交通状况，并采取相应的措施来降低交通压力。 三、机器学习在智能交通系统中的应用 随着智能交通系统的发展，机器学习技术也在智能交通系统中得到了广泛应用。智能交通系统是指利用先进的信息技术来优化路网和车辆流动，提高路的使用效率和安全性。 智能交通系统主要包括以下两个方面：智能交通控制和智能车辆管理。通过机 器学习技术，可以实现智能交通控制和智能车辆管理的自动化和优化。 1、智能交通控制：智能交通控制主要是指通过控制信号灯、实时路况信息发 布等方式，优化路网和车辆流动，提高交通效率和安全性。通过机器学习技术，可以更准确地预测交通状况，从而采取相应的控制措施来降低交通压力。
智能化交通时空数据挖掘与分析
智能化交通时空数据挖掘与分析 一、引言 智能化交通系统已经成为了当今城市发展的必然趋势。通过对 交通时空数据的采集和挖掘，可以为交通系统提供有效的监控、 分析和预测手段，从而实现交通优化和管理。 本文将介绍智能化交通时空数据挖掘与分析的相关技术和应用。 二、交通时空数据的采集与挖掘 1. 交通时空数据的采集 采集交通时空数据的主要手段是传感器技术。在路面、路口、 车辆等位置安装传感器，可以实时获取交通数据，包括车辆数量、速度、流量等。同时，还可以通过移动设备、智能交通系统、卫 星导航等手段获取交通数据。 2. 交通时空数据的挖掘 交通时空数据挖掘的主要手段是数据挖掘技术。数据挖掘是指 从大规模数据中挖掘出有价值的信息。在交通系统中，数据挖掘 可以帮助我们发现交通流的分布、拥堵情况和流量特征等。 常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、时间序 列分析等。这些技术都可以应用到交通数据挖掘中。
三、智能化交通时空数据分析的应用 智能化交通时空数据分析可以为交通运行、路况监测、资源分 配等提供帮助。 1. 交通运行 通过对交通时空数据的分析，可以发现交通系统的运行状况， 如车流量、拥堵情况、车速等，可以用来评估交通系统的整体运 行质量。基于交通运行情况的分析，可以调整交通信号、提高公 共交通优先权、优化路网结构等，从而实现交通系统的优化。 2. 路况监测 交通时空数据的分析可以实现对路况的监测。利用数据挖掘技术，可以发现拥堵点的位置、拥堵程度、拥堵持续时间等信息。 这些信息可以用来制定交通疏导计划，实现交通拥堵情况的控制。 3. 资源分配 交通时空数据可以帮助我们了解不同路段交通流的分布情况。 根据交通流分布情况，可以优化交通资源的分配。例如，在交通 流最大的路段设置公共交通专用道，以便从公共交通工具中获得 更多的交通优势。 四、智能化交通时空数据挖掘的前景
基于大数据对城市轨道交通客流分析
基于大数据对城市轨道交通客流分析 随着城市化进程的加速，城市轨道交通系统已成为现代城市中不可或缺的重要组成部分。随着城市轨道交通网络的不断扩张和客流的增长，如何更加科学、高效地运营城市轨 道交通系统成为一个亟待解决的问题。而大数据技术的发展为城市轨道交通客流分析提供 了新的工具和思路。本文将探讨基于大数据对城市轨道交通客流分析的方法和意义。 1. 借助大数据技术可以更全面、精确地分析城市轨道交通客流数据。传统的客流分 析方法往往局限于人工调查和简单的统计分析，无法从全局角度准确地把握城市轨道交通 系统的客流情况。而借助大数据技术，可以将城市轨道交通系统的各个站点、线路的客流 数据进行全面、精细的分析，以便更好地理解城市轨道交通系统的客流特征和规律。 2. 大数据技术可以帮助城市轨道交通系统做出更科学、合理的运营决策。通过对城 市轨道交通客流数据的深度挖掘和分析，可以为城市轨道交通系统的线路规划、班次安排、乘客服务等方面提供更加科学、合理的运营决策支持，以提升城市轨道交通系统的运营效 率和服务质量。 3. 大数据技术可以为城市交通规划和建设提供更加科学、精准的参考。城市轨道交 通系统的规划和建设需要充分考虑城市的发展趋势、人口分布、交通需求等多方面因素， 而这些因素的变化和规律往往需要通过大数据分析来揭示。通过对城市轨道交通客流数据 的深入挖掘和分析，可以为城市交通规划和建设提供更加科学、精准的参考，以确保城市 轨道交通系统的规划和建设更加符合城市的实际需求和发展方向。 大数据技术对城市轨道交通客流分析具有重要意义，可以为城市轨道交通系统的运营 管理、规划建设等方面提供更加科学、精准的支持和指导。 大数据技术提供了一系列针对城市轨道交通客流分析的方法和工具，可以更加全面、 精细地理解城市轨道交通系统的客流情况和特征。下面将介绍一些基于大数据的城市轨道 交通客流分析方法。 1. 数据采集与清洗。城市轨道交通系统每天都会产生大量的客流数据，如进站人数、出站人数、换乘人数等。这些数据通过车站设备（如闸机、售票机等）自动采集，并由相 关系统进行记录和存储。这些原始数据往往存在噪声和不完整的情况，需要经过清洗和预 处理才能用于进一步的分析。数据的采集和清洗是城市轨道交通客流分析的第一步。 2. 数据挖掘与分析。在数据清洗之后，可以对城市轨道交通客流数据进行深度挖掘 和分析。通过大数据分析技术，可以从客流数据中发现规律、提取特征，如高峰期、低谷 期的客流情况、不同线路、站点的客流分布等。还可以通过数据挖掘技术，对城市轨道交 通客流数据进行聚类、关联规则挖掘等分析，以发现客流数据背后的潜在规律和信息。
铁路大数据分析与应用探究
铁路大数据分析与应用探究 一、引言 随着智能时代的到来，各种大数据应用呈井喷式发展。铁路大 数据分析与应用，作为运输领域关键技术之一，正变得越来越受 到重视。铁路大数据分析和应用的发展，不仅能够提高铁路行业 的管理效率和安全性，还能为城市规划、经济研究等行业提供更 为丰富精确的数据支持。本文旨在通过铁路大数据的实例分析， 探究其在铁路行业中的应用及其效果。 二、铁路大数据分析 1.数据采集 铁路大数据分析所需的数据一般包括货运和客运数据，如车次、站名、货物种类、货运量、客运量、列车运行时间、列车出发和 到站时间、列车速度、列车延误时间、机车编号等信息。铁路公 司通过各种设备收集数据，比如车载GPS、智能感知监测设备、 网络设备和数据库等，然后存储在云端数据库中。 2.数据处理和分析 铁路大数据的分析可通过数据挖掘工具和算法完成。其主要分为：数据预处理、数据建模、数据分析和数据展示。数据预处理 主要是对数据进行清洗、去噪、抽样、平衡，使数据能够满足分 析需求。数据建模是采用数据挖掘算法从数据中提取特征，建立
数据模型。数据分析是对数据的探索和分析，包括监控、预测和异常检测等分析。数据展示则是将诸如报表、图表等结果进行可视化展示。 三、铁路大数据在运输行业的应用 1. 预测客流量 铁路公司可以根据历史数据以及当时的天气、节假日等因素，通过数据分析模型进行客流量的预测。在客流低峰期铁路公司可以减少运营列车数量，等到客流高峰期再增加。这样不仅可以节省成本，还可以保障旅客的出行安全。 2. 资源规划 铁路公司可以通过大数据分析预测货物的流向和规模，在货物运输高峰期准备足够的运送资源，以确保货物正常运输。同时，铁路公司可以根据大数据分析结果，合理规划机车、车站等资源的使用，提高资源利用效率。 3. 延误分析 铁路公司可以通过大数据分析对非正常情况进行监测，比如列车延误。当发现有列车延误的情况时，铁路公司可以及时进行排查，避免延误情况蔓延影响其他列车。另外，铁路公司可以通过大数据分析，寻找延误的原因并采取措施避免类似情况发生。
城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析
城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析 城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析 一、引言 随着城市化进程的加速和人口数量的快速增长，城市交通问题日益凸显。城市轨道交通作为一种便捷高效的交通方式，得到了广泛应用和发展。为了提高城市轨道交通的运行效率和服务质量，对乘客的出行模式进行挖掘和动态客流分析显得尤为重要。 二、城市轨道交通乘客出行模式挖掘 1.数据收集和处理 为了进行乘客出行模式的挖掘，首先需要收集大量的轨道交通乘客出行数据。这些数据可以通过车站闸机、车辆监控系统、乘客问卷调查等途径收集得到。收集到的数据需要进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。 2.轨道交通乘客出行特征提取 基于收集到的数据，可以提取出乘客出行的一些特征，如出行时间、出行距离、出行目的等。可以利用统计学方法和数据分析技术对数据进行处理，挖掘出乘客出行的规律和模式。 3.聚类分析和模式识别 聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，可以根据特征相似性将乘客分为不同的群体。通过对乘客进行聚类，可以发现不同群体之间的出行模式和特征差异，为轨道交通的运营管理提供参考依据。此外，还可以利用模式识别的方法，对乘客的出行模式进行识别和预测，以便更好地为乘客提供个性化的服务。 三、城市轨道交通动态客流分析 1.客流预测和调度优化
根据历史客流数据和当前的时间、天气等信息，可以利用时间序列分析、回归分析等方法对未来客流进行预测。通过客流预测，可以合理安排列车的发车间隔和班次，以满足乘客的出行需求，并优化运营调度效果。 2.客流管控和疏导 在高峰期或特殊时段，客流可能会出现拥挤和堵塞的情况。为了保证乘客的出行安全和顺畅，可以利用客流分析结果，采取相应的管控措施和疏导策略，如调整站点进出口的开放情况、加派工作人员疏导乘客等。 3.客流监测和评估 通过对客流的动态监测和评估，可以及时发现客流异常和问题，及时采取措施进行调整。客流监测结果可以提供给相关部门和决策者，为未来的规划和发展提供参考依据。 四、结论 通过对城市轨道交通乘客的出行模式进行挖掘和动态客流分析，可以更好地了解乘客的出行特点和需求，为轨道交通的运营管理提供科学依据。同时，通过客流分析，可以对客流进行预测、管控和评估，提高轨道交通的运行效率和服务质量。因此，城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析对于城市交通的可持续发展具有重要意义 城市轨道交通作为一种重要的城市公共交通方式，扮演着越来越重要的角色。随着城市化进程的加快和人口数量的增加，城市轨道交通的客流量也不断增加。因此，对城市轨道交通的客流进行动态分析和管理，对于提高轨道交通的运行效率和服务质量具有重要意义。 首先，客流预测和调度优化是城市轨道交通动态客流分析
基于数据挖掘技术的航空客流分析与预测
基于数据挖掘技术的航空客流分析与预测 随着航空交通的不断发展，数据挖掘技术在航空客流分析与预 测中扮演着越来越重要的角色。本文将探讨基于数据挖掘技术的 航空客流分析与预测的相关问题。 一、航空客流分析 1、数据的收集 航空客流分析的第一步是数据的收集。航空公司和机场可以通 过多种途径获得数据，包括机票销售记录、航班信息、机场安检 记录等。这些数据可以被整合于一个数据仓库中，以备进一步的 分析。 2、数据的清洗与预处理 由于数据的多样性和来源的不同，数据的质量可能存在问题。 因此，在进行数据挖掘之前，需要先进行数据的清洗和预处理。 这包括缺失值的填充、异常值的处理和数据的归一化等。 3、数据挖掘 数据挖掘是航空客流分析的核心。通过数据挖掘技术，可以快 速地分析航空客流的规律和变化。数据挖掘的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和预测分析等。
聚类分析是一种将相似对象组织在一起的方法，通过聚类分析，可以将航班分为不同的类别，从而更好地理解不同航班之间的联系。 关联规则挖掘是指基于数据集中的不同项之间的联合出现关系 来发现有趣的关联规则的技术。在航空客流分析中，关联规则挖 掘可以帮助了解旅客的购票习惯、旅行的目的地偏好等。 分类分析是用来确定成员所属类别的方法。在航空客流分析中，分类分析可以帮助识别旅客的旅行目的，以及为不同旅客提供不 同的服务。 预测分析是指基于历史数据来预测未来趋势的分析方法。在航 空客流分析中，预测分析可以用来预测未来的航班客流量，以便 理解航空公司未来的商业策略和机场运营计划。 二、航空客流预测 航空客流预测是航空运营中的重要任务。通过数据挖掘技术， 可以预测未来某一时间段的客流量，帮助航空公司和机场做出更 好的决策。 1、历史数据的分析 历史数据是航空客流预测的重要基础。通过历史数据的分析， 可以了解旅客的出行规律和习惯，以及航班的运营情况等。在历 史数据中应该包括航班信息、旅客数量、旅客属性等。
铁路客运高峰期站台客流拥挤时空分布特征分析
铁路客运高峰期站台客流拥挤时空分布特征 分析 随着经济的不断发展和人民生活水平的提高，旅游和出行需求不断增加，铁路 客运量也呈现逐年上升的趋势。在铁路客运高峰期，车站站台的客流量往往会非常拥挤，这给旅客出行带来很大的不便。因此，了解铁路客运高峰期站台客流拥挤的时空分布特征，对于有效减少客流拥挤，提高站台乘车效率具有重要意义。 一、时空分布特征 1. 高峰时段分布 铁路客运高峰期一般是春运和端午、中秋、国庆等法定节假日，以及寒暑假等 长假期间。在这些时段，铁路客流量激增，站台客流拥堵现象非常严重。高峰时段一般是7:00-9:00、11:00-13:00、17:00-19:00等，这些时间段内站台客流量最高。 2. 空间分布 站台客流拥堵的空间分布主要是在候车室、站台出入口、安检口等狭窄的区域。在候车室，旅客在等待上车时往往集中在入口处，这会造成拥堵；而在站台出入口和安检口，旅客在进入和离开站台时也会造成一定的拥堵。 二、影响因素分析 1. 节假日等事件 由于铁路客运高峰期一般是春运和各种节假日，这些时间会吸引大量人员回家 探亲或出游，导致站台客流量剧增。 2. 列车时刻表
列车时刻表对站台客流量也有很大的影响。在同一时间段内，如果有多趟列车 到站或离站，会导致站台客流聚集，从而出现客流拥堵的情况。 3. 站台设计 站台设计不合理也是造成站台客流拥堵的原因之一。如站台狭窄、出口不够、 候车室空间不足等，都会影响旅客的出行效率。 三、缓解站台客流拥堵措施 1. 加强候车室管理 加强候车室管理，合理引导旅客，使其分散在候车室内的各个角落，从而减少 客流集中的情况，降低拥堵程度。 2. 提高列车换乘效率 合理调整列车时刻表，增设列车，提高列车换乘效率，缩短列车停留时间，降 低站台客流量。 3. 改善站台设计 改善站台设计，增加站台出口和进站口，增加候车室空间，缓解站台客流拥堵。 四、结论 铁路客运高峰期站台客流拥堵是铁路部门面临的重要问题，需要采取有效的措 施加以缓解。了解站台客流拥堵的时空分布特征，分析影响因素以及采取缓解措施，对于提高站台乘车效率和旅客体验具有重要作用。期待铁路部门在未来的发展中能够在站台设计和运营管理中做出更加深入的探讨，为广大旅客提供更加便捷、高效的出行服务。
基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测
基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测 王艳辉;贾利民;王卓;秦勇 【期刊名称】《中国铁道科学》 【年(卷),期】2005(026)004 【摘要】在分析铁路客运量数据的时空复杂性特征的基础上,以铁路假日运输管理系统中春运期间的客运量数据为依据,采用BP神经网络的数据挖掘方法进行铁路客运量数据挖掘预测研究.通过BP神经网络的建模方法把客运量的空间属性、数据属性和时间属性有机地结合起来,将数据的建模含于网络的数值当中.网络在学习过程中系统误差始终保持持续稳定的下降趋势,没有产生局部振荡和陷入极小现象,整个学习过程中系统稳定性较好.各样本之间的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明所采取的数据处理方法的有效性和网络学习参数的合理性.根据BP神经网络得到的预测模型在仿真试验中的期望输出和实际输出之间吻合较好,预测的客运量和实际客运量数值非常接近. 【总页数】6页(P130-135) 【作者】王艳辉;贾利民;王卓;秦勇 【作者单位】北京交通大学,交通运输学院,北京,100044;北京交通大学,交通运输学院,北京,100044;北京交通大学,交通运输学院,北京,100044;北京交通大学,交通运输学院,北京,100044 【正文语种】中文 【中图分类】U293.13
【相关文献】 1.铁路客运量数据挖掘预测方法及应用研究 [J], 王艳辉;王卓;贾利民;秦勇 2.基于自组织数据挖掘的铁路客运量预测方法研究 [J], 何永占 3.改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用 [J], 王卓;王艳辉;贾利民;李平 4.支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用 [J], 夏国恩;曾绍华;金炜东 5.时间序列和神经网络下我国铁路客运量的预测研究 [J], 王国贤;范英兵;王凤玲;谢安琪 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
京沪高铁站点客流时空分布特征分析
京沪高铁站点客流时空分布特征分析 韦胜;袁锦富;徐建刚;蒋海兵;蒋金亮;马海涛 【摘要】In this paper,the upper and lower net passenger traffic volume analysis model was established by the remaining tickets information of high speed railway (HSR),and the characteristics of passenger flow along Beijing-Shanghai HSR line was analysed.The following conclusions can be drawn.1) The traditional urban breaking point theory can be applied to the analysis of the two cities with a small urban function level difference.However,this theory holds the limitation for the two cities with a great urban function level difference.The reason is that the radiation force of the high urban function level city may cover that of the low urban function level city.At the same time,it is found that the space-time characteristics of the passenger flow of the Beijing-Shanghai HSR is a new evidence of the traditional urban hinterland division.2) An obvious "next day effect" appears in the Beijing-Shanghai HSR,which is beneficial to increase the probability of business,tourism and other events.Especially,an obvious "intercity effect" appears in the section of Shanghai-Nanjing.In addition,the Beijing-Shanghai HSR also strengthens the relations among these regions of 1 hour of space and time distance between the cities.3) The Beijing-Shanghai HSR can promote intercity commuter phenomenon.It is beneficial to the division of labor between cities.The passenger in Xuzhou station is mainly flow to the Yangtze River Delta region.The Suzhou north station is a typical representative for "intercity effect" in