基于地铁AFC数据的城际旅游客流出行特征研究——以长沙为例

摘要

基于长沙地铁自动售检票数据，识别出通过地铁对外交通换乘站到达长沙的城际旅游客流.基于游客在长沙的停留时长，利用高斯混合模型对城际客流进行聚类分析，识别出3类客流群体，在停留模式上主要对应着当天往返、停留一晚与停留两晚等3种类型.研究结果表明，在出行目的上，3类客流的主要出行目的均为以五一广场为主导的核心商圈.一般在远离市中心时过夜客流占比更高，靠近市中心时当天往返客流占比增大.当天往返客流多为满足短期出行需求，如观光和办事.停留两晚的客流出行需求更复杂，如就医和换乘.而停留一晚的客流为过渡性群体，兼具两者特点.在出行时长上，在长沙停留时间较长的群体，其地铁出行时长通常也较长.通过对城际旅游客流出行特征的研究，能为相关交通规划和管理部门提供决策参考，有助于优化轨道交通网络，提升旅客出行体验.

关键词

城市交通 / 城际旅游客流 / 地铁 / 自动售检票数据 / 出行特征 / 高斯混合模型