基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2017年第6期北京时间：

作者：刘帆洨，彭其渊，梁宏斌，傅志坚，张斌

单位：西南交通大学a. 交通运输与物流学院；b. 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，成都610031

摘要：铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程，是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据，以高铁购票旅客为样本，运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析，获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法，对购票旅客进行聚类，并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni 和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明，高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道；不同旅客类型的购票行为有明显特性.

关键词：铁路运输,购票行为,主成分分析,模糊C均值,双重聚类,购票旅客

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China (U1234206, 61571375)；中央高校基本科研业务专项计划资助项目/Fundamental Research Funds for the Central Universities(2682013BR021).