春运公路旅客群体出行模式识别及其异质性研究  

作　　者：左微 凌世寿[1] 黄犀 

机构地区：[1]柳州职业技术学院,广西柳州545006 [2]柳州铁道职业技术学院,广西柳州545616

出　　处：《西部交通科技》2022年第11期192-196,共5页Western China Communications Science & Technology

基　　金：柳州职业技术学院校级课题项目“基于空间计量的广西物流与制造业企业联动发展路径研究”(编号:2022KB01)。

摘　　要：文章针对春运高峰期的外出务工出行群体和本地通勤出行群体,通过K-means聚类算法实现旅客群体细分,并获取群体出行模式的异质性特征。结果表明:春运期间高频通勤旅客占比为0.65%,低频通勤旅客占比为48.87%,务工出行旅客占比为50.48%;总体上分为“节后高度集中型”“节后前紧后松型”及“节后前松后紧型”3种类型,并呈现节前“短时候车长时中转”、节后“长时候车短时中转”的出行规律。通过聚类有效性判定及分析,所提出的群体识别模型具有可行性,对春运大规模客运组织优化具有重要意义。

关 键 词：综合交通运输 群体出行模式 聚类分析 公路旅客 春运时期 异质性 出行效率 

分 类 号：U492.43[交通运输工程—交通运输规划与管理]