基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析

摘要

结合成都地铁2019年5月工作日的AFC数据,利用EM算法(expectation-maximum algorithm)与Gauss混合模型,分析成都市156个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、交通枢纽型、综合型7种不同类型的地铁站,最后分析不同类型地铁站的区域分布及土地性质。研究表明,不同类型站点分布具有区域性,站点类型随着到城市中心距离的增加而减少,中心区站点类型更多样,可体现城市功能区域时空差异的表现形式,提供城市空间进行研究的新视角,有助于了解城市功能的空间分布,为未来城市及交通规划提供依据。