分析公共交通枢纽客流：基于智能卡数据的元聚类
Analysing transit hub patronage: Meta-clustering using smartcard data
发表于 2026年6月12日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究利用西澳大利亚州珀斯44个交通枢纽2016—2019年间超过4.8亿笔智能卡交易，提出多阶段聚类方法，综合客流趋势、活动特征、乘客人口统计特征及枢纽间连通性，并以停留活动刻画枢纽功能。元聚类结果显示，枢纽客流变化可关联具体活动、土地利用或基础设施变化；具备集散与连接功能且有较多停车换乘和接驳公交服务的枢纽更能抵御外部变化，而吸引型枢纽更易受宏观变化影响而客流下降。