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基于K-means的上海地铁站点分级研究

2021-06-05赵源

智能计算机与应用 2021年4期

赵 源

(1同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804;2上海轨道交通运营管理中心,上海200070)

0 引 言

目前,对于轨道交通站点的分级研究主要依据是车站的位置、用地情况以及客流量等因素,结果往往只是单一特征下的几类车站,不能反映一个车站同时属于多种类型的情况[1]。随着上海地铁网络的快速发展,线网网络的拓扑结构越来越复杂,需要更加科学合理的分级体系,来对站点进行分级研究[2]。本文应用图论的方法,将上海地铁复杂的线网用数学模型方法[3]进行描述。通过研究模型准确地发现线网的规律和特点后,引入简单高效的kmeans聚类方法,综合各指标对上海现有站点进行分类研究。

1 基于图论的地铁车站重要度研究

现实中复杂的地铁线网可以通过图论进行简化描述,将现实中的站点拟化成图论中的节点,站点之间的线路可拟化成边。不同的线路利用不同的颜色进行区分,然后通过复杂线网的3个重要指标(节点度值、接近中心性和介数中心性)的值,对线网节点进行描述[4],从而了解上海各站站点在线网网络中的重要度。

1.1 上海地铁线网模型建立

在图论中,一般设图G=(V,E),V和E的值分别代表图G的顶点数和边数。若图G的顶点数和边数都是有限集,则称G为有限图,反之为无限图。若图G中,节点之间的边有方向,则称图G为有向图,否则称为无向图。有向图中节点的度有出度和入度之分。

在研究上海地铁全网的拓扑模型特性时,需要选择合适的网络拓扑抽象方法。……

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