基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究
发布时间：2021-10-13 14:59
复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票（automaticfarecollection,AFC）系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先（breadth first search, BFS）的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。
【文章来源】：都市快轨交通. 2020,33(03)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
广州地铁全站点间出行情况及分布热力图Fig.2TripsbetweenGuangzhousubwaystations
基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究URBANRAPIDRAILTRANSIT81图2广州地铁全站点间出行情况及分布热力图Fig.2TripsbetweenGuangzhousubwaystationsandtheirthermalmaps基于广度优先(breadthfirstsearch，BFS)的Ｋ短路径的搜索算法[15]，考虑OD间合理性，从计算时效性考虑，多路径出行的有效路径集的线路数量取值K≤5。筛选后的“市二宫”站到“珠江新城”站共有5条有效路径，5条有效路径中均包含了9个站点，各有效路径属性具体特性见表1。图3区域地铁线网及有效路径轨迹Fig.3Regionalsubwaylinenetworkandeffectivepathtrajectory行程时间波动性与众多因素有关，如乘客的自身因素、客流量的大小以及路网的状态等。从表1可以发现，市二宫至珠江新城有多条路径，所以标准偏差均较单一路径大，行程时间的波动性更大。3.2行程时间正态特征分析筛选满足条件的OD出行乘客群体，首先对数据做统计分析，结果如表2所示。为进一步描述数据的正态分布偏离情况，在SPSS软件上做数据的分析处理，如图4所示。Q-Q图的数据点越靠近直线，则描述性越好；反之，则描述性越差。表1有效路径属性Tab.1Validpathattribute路径编号旅行时间/s路径距离/m换乘次数途径站点12853.8277043市二宫—海珠广场—北京路—团一大广场—东湖—东山口—杨箕—体育西路—珠江新城22664.2274523市二宫—海珠广场—北京路—团一大广场—东湖—东山口—杨箕—五羊邨—珠江新城32172.5983392市二宫—海珠广场—公园前—农讲所—烈士陵园—东山口—杨
都市快轨交通·第33卷第3期2020年6月82URBANRAPIDRAILTRANSIT差值，越接近算法的运算结果与实际值，效果越好。根据表4数据，本文采用的加权半监督算法最后误差值为0.0605，准确度高达94%，在对比算法之中取得了最优效果。图4旅行时间和其对数Q-Q图Fig.4TraveltimeanditslogarithmicQ-Qdiagram表3OD旅行时间正态性检验Tab.3ODtraveltimenormalitytestK-S检验W检验统计量dfSig.统计量dfSig.旅行时间0.0790.0000.9670.00旅行时间对数0.0514150.0730.9924150.15图5算法对比结果Fig.5Algorithmcomparisonresults
【参考文献】：
期刊论文
[1]“互联网+”自动售检票系统变化及应用[J]. 陈宇,甘灿,黄曼全,罗玉萍. 铁路技术创新. 2018(06)
[2]乘客公交出行路线选择影响因素分析[J]. 韩君如,徐鹏. 黑龙江交通科技. 2018(12)
[3]城市轨道交通乘客半补偿路径选择模型研究[J]. 赵凯华,李海鹰. 铁道运输与经济. 2018(11)
[4]城市轨道交通客流网络分布均衡性评价[J]. 黄志远,徐瑞华,杨儒冬,刘伟. 交通运输系统工程与信息. 2018(03)
[5]城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型[J]. 陈坚,王曼,李和平,段力伟. 交通运输系统工程与信息. 2017(06)
[6]基于时刻表的城市地铁客流均衡分配模型及方法[J]. 陈伯阳,四兵锋,蒋明清,杨小宝. 中国科学:技术科学. 2015(12)
[7]结合均值漂移的基于图的半监督图像分类[J]. 白艺娜,汪西莉. 计算机应用. 2013(09)
[8]城市轨道交通乘客路径选择模型及算法[J]. 刘剑锋,孙福亮,柏赟,许娟. 交通运输系统工程与信息. 2009(02)
[9]基于Frank-Wolfe算法的路径交通量求解方法[J]. 李峰,王书宁. 吉林大学学报(工学版). 2005(06)
博士论文
[1]城市轨道交通乘客半补偿路径选择行为分析理论和方法[D]. 张永生.北京交通大学 2016
[2]基于差异的半监督学习中有关算法和理论研究[D]. 姜震.复旦大学 2012
硕士论文
[1]城市轨道交通自动数据源下乘客路径选择行为的研究[D]. 陈蕴清.山东大学 2018
[2]结构半监督学习算法及其应用研究[D]. 宿洪禄.苏州大学 2010
[3]城市公共交通网络分布及其应用研究[D]. 顾前.浙江工业大学 2007
本文编号：3434901
【文章来源】：都市快轨交通. 2020,33(03)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
广州地铁全站点间出行情况及分布热力图Fig.2TripsbetweenGuangzhousubwaystations
基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究URBANRAPIDRAILTRANSIT81图2广州地铁全站点间出行情况及分布热力图Fig.2TripsbetweenGuangzhousubwaystationsandtheirthermalmaps基于广度优先(breadthfirstsearch，BFS)的Ｋ短路径的搜索算法[15]，考虑OD间合理性，从计算时效性考虑，多路径出行的有效路径集的线路数量取值K≤5。筛选后的“市二宫”站到“珠江新城”站共有5条有效路径，5条有效路径中均包含了9个站点，各有效路径属性具体特性见表1。图3区域地铁线网及有效路径轨迹Fig.3Regionalsubwaylinenetworkandeffectivepathtrajectory行程时间波动性与众多因素有关，如乘客的自身因素、客流量的大小以及路网的状态等。从表1可以发现，市二宫至珠江新城有多条路径，所以标准偏差均较单一路径大，行程时间的波动性更大。3.2行程时间正态特征分析筛选满足条件的OD出行乘客群体，首先对数据做统计分析，结果如表2所示。为进一步描述数据的正态分布偏离情况，在SPSS软件上做数据的分析处理，如图4所示。Q-Q图的数据点越靠近直线，则描述性越好；反之，则描述性越差。表1有效路径属性Tab.1Validpathattribute路径编号旅行时间/s路径距离/m换乘次数途径站点12853.8277043市二宫—海珠广场—北京路—团一大广场—东湖—东山口—杨箕—体育西路—珠江新城22664.2274523市二宫—海珠广场—北京路—团一大广场—东湖—东山口—杨箕—五羊邨—珠江新城32172.5983392市二宫—海珠广场—公园前—农讲所—烈士陵园—东山口—杨
都市快轨交通·第33卷第3期2020年6月82URBANRAPIDRAILTRANSIT差值，越接近算法的运算结果与实际值，效果越好。根据表4数据，本文采用的加权半监督算法最后误差值为0.0605，准确度高达94%，在对比算法之中取得了最优效果。图4旅行时间和其对数Q-Q图Fig.4TraveltimeanditslogarithmicQ-Qdiagram表3OD旅行时间正态性检验Tab.3ODtraveltimenormalitytestK-S检验W检验统计量dfSig.统计量dfSig.旅行时间0.0790.0000.9670.00旅行时间对数0.0514150.0730.9924150.15图5算法对比结果Fig.5Algorithmcomparisonresults
【参考文献】：
期刊论文
[1]“互联网+”自动售检票系统变化及应用[J]. 陈宇,甘灿,黄曼全,罗玉萍. 铁路技术创新. 2018(06)
[2]乘客公交出行路线选择影响因素分析[J]. 韩君如,徐鹏. 黑龙江交通科技. 2018(12)
[3]城市轨道交通乘客半补偿路径选择模型研究[J]. 赵凯华,李海鹰. 铁道运输与经济. 2018(11)
[4]城市轨道交通客流网络分布均衡性评价[J]. 黄志远,徐瑞华,杨儒冬,刘伟. 交通运输系统工程与信息. 2018(03)
[5]城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型[J]. 陈坚,王曼,李和平,段力伟. 交通运输系统工程与信息. 2017(06)
[6]基于时刻表的城市地铁客流均衡分配模型及方法[J]. 陈伯阳,四兵锋,蒋明清,杨小宝. 中国科学:技术科学. 2015(12)
[7]结合均值漂移的基于图的半监督图像分类[J]. 白艺娜,汪西莉. 计算机应用. 2013(09)
[8]城市轨道交通乘客路径选择模型及算法[J]. 刘剑锋,孙福亮,柏赟,许娟. 交通运输系统工程与信息. 2009(02)
[9]基于Frank-Wolfe算法的路径交通量求解方法[J]. 李峰,王书宁. 吉林大学学报(工学版). 2005(06)
博士论文
[1]城市轨道交通乘客半补偿路径选择行为分析理论和方法[D]. 张永生.北京交通大学 2016
[2]基于差异的半监督学习中有关算法和理论研究[D]. 姜震.复旦大学 2012
硕士论文
[1]城市轨道交通自动数据源下乘客路径选择行为的研究[D]. 陈蕴清.山东大学 2018
[2]结构半监督学习算法及其应用研究[D]. 宿洪禄.苏州大学 2010
[3]城市公共交通网络分布及其应用研究[D]. 顾前.浙江工业大学 2007
本文编号：3434901
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