一种基于DBSCAN的地铁通勤客流时空数据分析方法.pdf

本发明提供一种基于DBSCAN的地铁通勤客流时空数据分析方法,属于时空数据聚类技术领域。在地铁通勤客流的识别方面,以轨道交通IC卡数据为依托,基于出行时间、站点、OD信息的特征进行特征向量构建,对时空三维特征向量采用DBSCAN聚类算法模型,获取聚类结果,在通勤卡出行样本数据的基础上,集合站点相关特征,依次获取各个通勤出行卡的居住站点、工作站点和出行特征信息。综合以上信息,区分每日轨道通勤与非通勤出行OD,分别在总刷卡次数方面和时间特征方面分析客流,区分各簇族属性,从而完成客流识别。本发明实现了基于数据特征的自动化评估和数据刷选,减少了基于人工经验的判断,模型评估结果更加贴合数据本身特征。