基于分时客流的地铁网络中心性研究

摘要

【目的】探究地铁网络中心性在不同客流时空分布下的变化规律。【方法】利用二阶聚类算法对城市轨道交通自动售检票（automatic fare collection,AFC）数据进行客流时段划分，并为地铁拓扑网络加载对应时段客流，生成分时客流加权网络。从客流运输角度出发，利用站点服务强度、站点客流介数和站点外部性三个指标对地铁网络中心性进行研究。以上海市地铁网络为例，挖掘出高峰、过渡、平低峰三个典型客流时段。【结果】高峰时段地铁站点的服务强度与外部性普遍比平低峰、过渡时段的大，而各个时段站点间的客流介数并没有明显差异；外部性较大的站点不仅分布于地铁网络中心区域，还存在于网络边缘的支线上；在不同客流时段各指标排名前10的站点重复率高，且全部集中在三条最早建设的地铁线路上。【结论】研究结果可为城市轨道交通日常客流组织、规划与制定针对突发事件的安全预案提供参考。

关键词

城市轨道交通 / 复杂网络 / 网络中心性 / 二阶聚类 / AFC数据