10.3969/j.issn.2095-2163.2022.05.021
基于POI-K-means地铁车站聚类方法研究
为了更好地研究不同类别车站特性及细分问题,地铁车站的精细化分类就显得尤为重要,本文构建了利用POI(Point of Interest)数据、车站属性、客流特征三类指标基于K-means聚类算法进行车站分类的POI-K-means车站聚类模型,并对上海14条线、共计416座车站,分为6类,验证了模型的实用性.同时,还对每类车站进行了特征研究,可以为客流研究与预测、地铁车站管理以及周边土地开发提供依据.
POI、K-means、车站分类
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U293.13(铁路运输管理工程)
2022-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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