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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明属于地铁客流识别技术领域，本发明公开了一种识别地铁客流时空模式的方法、系统、设备、介质及产品，方法包括：基于各地铁站逐小时进出站客流量，计算总流量的原始值和净流量的归一化值分别反映客流压力及时变特征。通过动态时间规整算法，分别计算两两地铁站间总流量或净流量时间序列的距离；确定总流量和净流量的聚类数k1和k2；依次计算每个簇中单个样本到簇内其他样本的距离之和，选取距离和最小的样本作为新的聚类中心；输出总流量和净流量的聚类结果；划分客流时空模式，绘制各模式的时序曲线和空间分布图。本发明能够明确不同类型站点的空间位置及其高峰客流出现的具体时段时点，鼓励制定针对性的高峰客流应对和疏导措施。
主权项：1.一种识别地铁客流时空模式的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过动态时间规整算法，分别计算两两地铁站间总流量或净流量时间序列的距离，对应构建总流量或净流量的动态时间规整相似度矩阵；S2：确定总流量和净流量的最佳K-Medoids聚类数k1和k2；随机选取k1或k2个地铁站样本作为总流量或净流量的初始聚类中心；S3：根据动态时间规整相似度矩阵，将剩余样本逐个分配到距离最近的聚类中心，形成聚类簇；S4：依次计算每个簇中单个样本到簇内其他样本的距离之和，选取距离和最小的样本作为新的聚类中心；S5：当聚类中心和各聚类簇中样本存在变化时重复执行S3、S4，否则认为模型收敛、迭代终止，输出总流量和净流量的聚类结果，获得k1类总流量簇和k2类净流量簇；S6：组合单个地铁站总流量和净流量所属的聚类簇信息，划分客流时空模式，绘制各模式的时序曲线和空间分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 识别地铁客流时空模式的方法、系统、设备、介质及产品
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