杜翠丽，李晓璐，孙然然 ，张 彭，朱广宇

(1.北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044；2. 交通运输部规划研究院 信息所，北京 100028)

随着城市轨道交通客流量的逐年增加，轨道交通网络常常会出现大客流甚至局部拥堵现象.拥堵客流会随着列车的运行过程在站点间传播，每个站点对到达的拥堵客流具有一定的吸收和疏散作用.将这种站点对大客流的吸收和疏散作用称为站点对大客流拥堵传播的阻断能力.因此，要对拥堵大客流在站点间的传播过程进行建模，需要对站点的阻断能力进行识别和分类，针对不同类型的站点采取不同的管理措施，以提高轨道交通系统的运输服务效率和质量.

城轨站点的分类问题在传统的交通规划研究领域一直都很受重视，关于站点分类问题的研究一般具有以下两个特征：①分类主要依据周边用地性质及客流量特征[1]，目标主要针对城轨站点周边的用地特征及综合开发需求；②分类方法相对简单，不少学者将聚类分析应用于站点分类方法的应用实践中[2-3]，按照用地模式设计分类指标，分类方法多为K-Means算法，如李向楠[1]以站点周边的用地特征设计分类指标，利用K-Means算法将站点分为5类.游丽萍等[2]采用共协关系矩阵的集成方法对层次聚类、K均值聚类和模糊C均值聚类进行集成，能够将福州地铁1号线站点分为4类.邓评心等[3]以周边土地利用情况为分类指标，基于AFC数据采……