【摘 要】
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近年来,我国高速铁路飞速发展,截至2019年底,全国铁路营业里程已达13.9万公里,其中高速铁路营业里程3.5万公里,稳居世界第一。根据2019年年底中国国家铁路集团有限公司公布的全国铁路建设成绩单,2019年国家铁路完成旅客发送量35.7亿人,其中动车组旅客发送量22.9亿人,占比高达64.15%。高速铁路所具有的高密度、高速度、安全性、舒适性、准时性使得其成为了铁路旅客的主流出行。随着高速铁路
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近年来,我国高速铁路飞速发展,截至2019年底,全国铁路营业里程已达13.9万公里,其中高速铁路营业里程3.5万公里,稳居世界第一。根据2019年年底中国国家铁路集团有限公司公布的全国铁路建设成绩单,2019年国家铁路完成旅客发送量35.7亿人,其中动车组旅客发送量22.9亿人,占比高达64.15%。高速铁路所具有的高密度、高速度、安全性、舒适性、准时性使得其成为了铁路旅客的主流出行。随着高速铁路客流的大规模增长,客流数据膨胀使得传统的客流分析难以匹配“需求驱动”下的客流组织,无法满足高铁成网下多样化、时空变化的旅客出行需求。同时,大数据技术的发展和应用也给大数据环境下的高速铁路客流分析带来了契机。基于大数据的高速铁路客流分析能更科学、更全面把握高速铁路客流规律,能根据高速铁路旅客出行需求每日动态调整列车运行方案,实施“一日一图”,精准匹配运力投放与客流需求,提升高速铁路客运服务品质和经济效益。本文首先总结了国内外的高速铁路客流分析现状,针对现有研究不足,提出了基于大数据分析的高速铁路客流研究;接着论述了数据预处理、数据挖掘与机器学习等大数据分析技术,并详细介绍了数据挖掘Apriori算法和机器学习Light GBM算法原理;然后针对本文基于客票数据和客座率数据的高速铁路客流分析阐述了其基础理论;再对基于Apriori算法的客票数据分析得到的旅客出行行为、客流时空特征以及票额分配状态和列车开行方案进行逐一分析,并对分析结果给出了优化建议;最后基于客座率数据构建机器学习Light GBM算法的列车客座率特征重要性分析模型,再通过列车客座率特征重要性分析高速铁路客流出行选择的影响因素,并得到客流的出行选择规律。
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