一种基于近邻传播聚类的高速铁路客流时段划分方法

摘要

本发明提供一种基于近邻传播聚类的高速铁路客流时段划分方法，本发明将统计时间划分为若干个时间点，然后统计每个时间点的客流数据，将进行预处理的样本变量构造时间点样本序列；然后，利用近邻传播聚类算法对样本序列进行划分；最后，采用CH、Hartigan及IGP等聚类有效性指标确定最优聚类结果，并进一步形成年度运营时段划分结果，本发明采用近邻传播算法对年度内客流量相似的时间点进行聚类归并，并根据CH、Hart以及IGP指标确定最佳聚类数，提高分类的准确性；同时能够更为客观准确地反映年度内不同时段客流需求，克服了手工划分方法主观性、效率低以及精度不高的缺点，从而为列车开行方案适应性调整奠定基础。