基于时空维度变量的杭州市轨道交通站点聚类研究

为捕捉由轨道交通站点周边建成环境与客流时变特征的互动关系而反映的站点类型差异，基于地铁刷卡数据与站点周边兴趣点（Point of Interest,POI）数据，分别通过客流时间序列分析和地理加权回归模型进行时空维度聚类变量提取.应用K-means++聚类算法将杭州地铁1、2、4号线站点划分为工作导向型、居住导向型、商业型以及工作-居住混合型4种类型.研究结果表明：该方法相对于传统K-means算法具有更优的性能表现，其中轮廓系数、Davies-Bouldin指数与Calinski-Harabaz指数等3项聚类评价指标的改善幅度分别为30.43%、10.51%、9.02%，因而能够准确识别时空视角下的轨道交通站点类型并反映其客流出行模式，进而为站点客流预测、站城一体化建设等后续研究提供分析依据.