【摘 要】
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为有效提高公交站点的运行效率,对公交站的运行状态进行识别、预测及影响因素分析,以中国西安市公交车运行数据为例,建立平均服务时间和服务车数特征参数反映公交站的运行状态,并通过分析站点内公交车辆速度、里程及加速度之间关系计算站台服务时间.使用Hopkins统计量和轮廓系数分析可聚性和聚类数,结合高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）对3类公交站运行状态（服务时间最长的类型
【基金项目】
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浙江省‘尖兵’‘领雁’研发攻关计划资助项目（2022C01105）； 陕西省社会科学基金资助项目（2022F021）；
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为有效提高公交站点的运行效率,对公交站的运行状态进行识别、预测及影响因素分析,以中国西安市公交车运行数据为例,建立平均服务时间和服务车数特征参数反映公交站的运行状态,并通过分析站点内公交车辆速度、里程及加速度之间关系计算站台服务时间.使用Hopkins统计量和轮廓系数分析可聚性和聚类数,结合高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）对3类公交站运行状态（服务时间最长的类型Ⅰ、服务时间短且服务车数少的类型Ⅱ及服务车数最多的类型Ⅲ）进行识别.构建SMOTEENNXGBoost （synthetic minority oversampling technique edited nearest neighbourseXtreme gradient boosting）站点运行状态预测模型,引入可解释机器学习框架SHAP （shapley additive explanations）分析站台属性、道路及环境对模型的影响.结果表明,类型Ⅰ的平均服务时间最长,类型Ⅱ的平均服务时间和服务车数最少,类型Ⅲ的服务车数最多;所建立SMOTEENNXGBoost模型的准确率为94.68%,精确率为94.69%,召回率为91.04%,F1分数为92.26%,与极限梯度提升（eXtreme gradient boosting,XGBoost）、逻辑回归（logistic regression,LR）、随机森林（random forest,RF）、梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）和k近邻（k-nearest neighbors,KNN）5种模型对比,本模型能够精准预测站点运行状态;对站点运行状态具有影响作用的因素按照重要程度由大到小依次为线路数、有无公交专用道、泊位数、站台设置方法、站台几何形状、车道数、站台设置位置、是否工作日、时段及天气类型.研究结果可为公交站点设计优化提供一定参考依据.
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