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摘要
基于乘客上下车刷卡交易记录，结合站点信息，有助于精准分析客流时空分布，为公交运营部门的调度决策提供参考。本文以北京市公交1路车为研究对象，针对公交客流在时间和站点上的多峰值分布特性，建立二维高斯混合模型描述客流分布，依据BIC准则确定聚类中心数K的值，选用EM算法对模型迭代求解。利用Python完成数据处理，结果表明，当K值取6时，对应模型的BIC值为300130.89，似然函数值为-149913.41，模型取得了较好的拟合效果，对分析客流时空分布和优化公交运营调度有较高的参考价值。
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