基于K-means聚类算法的公交运营时段分析

摘要：

公交车辆在高低峰等不同时段的运营时间差异较大,因此,只有对各时段的运营时间分别加以分析才能准确掌握运营时间规律,这对提高公交运营方案的准点率具有重要影响,是公交运营分析和优化调度等工作的不可或缺的重要基础.目前我国公交时段划分主要依据人工经验,简单且粗糙.本文基于大量GPS运营数据,创新性地将K-means聚类算法应用于运营时段划分,并结合公交样本数据特点,提出一种改进的K-means聚类算法,其中改进了传统的初始簇中心选择方法,并设计了利用三角形不等式减少不必要的距离计算和基于模糊聚类思想的簇中心更新算法.十堰市和海口市公交的案例分析表明,本文的K-means聚类方法可行,改进算法的计算效率更高,划分的时段与实际调研分析结果更加吻合.

关键词：智能公交、时段划分、K-means聚类算法、运营分析、数据挖掘

所属期刊栏目：14

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金71171087,70971044;国家社会科学基金重点项目13&ZD175

在线出版日期：2014-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：87-93