地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。
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