地铁运营时段划分：基于客流特征的K-means聚类分析

"该文提出了一种基于时段客流特征聚类的地铁运营时段划分方法，通过10分钟的时间间隔分析全日运营时段，并利用K-means算法进行聚类，旨在优化地铁运营效率。" 在地铁运营中，运营时段的划分对于列车调度、乘客服务以及资源分配等方面具有关键作用。传统的运营时段划分往往依赖于经验或固定的模式，可能无法适应复杂多变的客流需求。文章提出了一个创新的方法，将时段客流特征作为主要考量因素，以10分钟为单位对全天运营时段进行细分，这有助于更细致地捕捉客流的动态变化。 该方法首先收集和分析各个时段的客流数据，构建出反映客流特征的向量。这些特征可能包括但不限于乘客进站量、出站量、平均候车时间、拥挤程度等，这些数据反映了地铁运营的实际状况。然后，利用K-means聚类算法对这些特征向量进行处理，将相似的时段归为一类，形成不同的运营时段。K-means是一种广泛应用的无监督学习算法，它能够自动寻找数据的内在结构，将数据点分为k个簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。 在聚类过程中，文章采用了肘部法则和轮廓系数作为评估指标。肘部法则通过比较不同聚类数下的簇内平方和（WSS）变化趋势，来确定最佳的簇数，通常在WSS曲线出现显著拐点的位置选择簇数。轮廓系数则衡量了每个样本点与同簇其他点的平均距离（凝聚度）与与其他簇点的平均距离（分离度）的关系，系数值越接近1，表明聚类效果越好。 通过对福州地铁一号线的实际应用，该方法验证了其在划分运营时段上的可行性和有效性。通过这种方法，可以更科学地制定地铁列车开行计划，提升运营效率，减少资源浪费，同时也有助于提高乘客满意度，确保地铁系统的稳定运行。 关键词：地铁；客流；运营时段划分；聚类；K-means算法 该研究为地铁运营提供了数据分析驱动的决策支持，通过量化和聚类时段客流特征，实现了更精细化、个性化的运营时段划分，为城市轨道交通的高效管理提供了新的思路和技术工具。