基于高斯混合模型DBSCAN算法的换乘站乘客群体行为特性研究

摘要

近年来，城市轨道交通网络规模迅速扩张，换乘站作为整个路网中的重要节点，承担着巨大的客流运输压力，其内空间布局与基本功能日益复杂，导致乘客群体行为特性已呈现出多样化趋势，对换乘站的运营效率和服务水平等产生了较大影响。因此，进行换乘站内乘客群体行为特性的相关研究能够为车站运营管理提供可靠的参考依据，对于站内服务设施优化、乘客组织引导以及异常客流疏散等方面具有重要应用价值。
　　随着应用室内定位数据进行人群行为特性研究的日益成熟，本文则以基于WiFi地铁定位系统(Metro Positioning System based on WiFi)研究项目为依托，利用其能够获取到的测试乘客位置数据，结合数据挖掘模型与算法，实现某一换乘站内实际场景下乘客群体行为聚集与分布特性的实时分析。
　　论文研究成果主要包括以下三个方面:
　　(1)梳理并完善了地铁换乘站乘客群体行为特性挖掘流程。结合现场调研与建模仿真等方法对乘客群体行为特性进行分析，从数据挖掘理论角度出发，将换乘站内乘客群体行为特性的研究划分为四个重要阶段，为本文提供了可靠地理论支撑，也为换乘站内客流相关研究提供了新方法与新思路。
　　(2)重点确定了地铁换乘站内乘客位置数据挖掘的恰当算法。以基于WiFi地铁定位系统理论模型为依据，研究乘客位置数据获取的基本原理与流程，并完成相关数据的分析与预处理。之后结合测试乘客位置数据的基本特征，针对传统DBSCAN算法存在的主要缺点，提出了一种基于高斯混合模型的DBSCAN算法（DBSCAN Algorithm based on Gaussian Mixture Model），对算法核心思想与内容进行详细阐述，重点说明如何利用高斯混合模型进行密度分布不均匀数据集的分层处理。此外，利用公开及模拟数据将两种算法进行实验对比分析，证明改进型算法具有较高的聚类准确性和较好的聚类效果。
　　(3)初步实现了地铁换乘站内乘客位置数据的聚类分析及结果可视化。以实际换乘站为例，分别利用两种算法对某一时刻获取的测试乘客位置数据进行密度聚类分析，从而明确了传统DBSCAN算法聚类结果所存在的缺陷与不足，并具体阐述改进型算法聚类过程中的数据拟合与参数估计、密度分层与局部聚类等核心步骤，最终得到站台上乘客群体行为聚集与分布特性的聚类结果并对其可视化效果进行呈现，充分阐述了基于挖掘结果的实际应用价值与意义。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．3 研究现状综述

1．3．1 地铁站内乘客交通行为特性的研究

1．3．2 基于定位数据的人群行为特性研究

1．3．3 基于交通位置数据的挖掘算法研究

1．4 研究内容与技术路线

2 地铁换乘站乘客群体行为特性分析与挖掘

2．1 地铁换乘站类型及换乘流线分析

2．2 地铁换乘站乘客群体屙陛特征分析

2．2．1 乘客组的属性特征

2．2．2 乘客流的属性特征

2．3 地铁换乘站乘客群体行为特性分析

2．4 地铁换乘站乘客群体行为特性挖掘流程

2．5 本章小结

3 地铁换乘站内乘客位置数据获取与处理

3．1 基于WiFi地铁定位系统模型研究

3．1．1 地铁定位系统整体框架分析

3．1．2 基于高斯过滤模型的RSSI数据处理

3．1．3 基于接收信号强度的距离估计算法

3．1．4 基于三边定位算法的位置坐标计算

3．2 换乘站内乘客位置数据分析与预处理

3．2．1 室内直角坐标信息库数据存储

3．2．2 基于数据清理技术的数据预处理

3．2．3 基于特征时段的位置数据划分

3．3 本章小结

4 地铁换乘站内乘客位置数据挖掘算法研究

4．1 空间聚类算法综合比选

4．2 传统DBSCAN算法研究

4．2．1 算法基本定义

4．2．2 算法实现步骤

4．2．3 算法优缺点分析

4．3 基于高斯混合模型的DBSCAN算法研究

4．3．1 算法补充定义

4．3．2 算法主要思想

4．3．3 算法理论依据

4．3．4 算法核心内容

4．3．5 算法实现步骤

4．4 传统及改进型DBSCAN算法实验分析

4．4．1 公开数据测试及聚类准确性对比分析

4．4．2 模拟数据测试及聚类效果对比分析

4．5 本章小结

5 地铁换乘站乘客群体行为特性研究与应用

5．1 乘客位置数据挖掘算例研究

5．1．1 算法实际应用场景描述

5．1．2 基于传统DBSCAN算法的聚类分析

5．1．3 基于改进型DBSCAN算法的聚类分析

5．2 乘客位置数据聚类结果可视化实现

5．2．1 乘客簇相关描述参数

5．2．2 数据挖掘可视化方法

5．2．3 合理映射关系构建

5．2．4 聚类结果可视化呈现

5．3 基于乘客位置数据挖掘结果的知识获取与实际应用

5．3．1 地铁换乘站内服务设施优化

5．3．2 地铁换乘站内乘客组织引导

5．3．3 地铁换乘站内异常客流疏散

5．4 本章小结

6．1 研究工作总结

6．2 研究不足与展望

参考文献

作者简历

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