Научен доклад ID 968 : 2014/3
ИЗСЛЕДВАНЕ НА МЕТРОСТАНЦИИТЕ НА СОФИЙСКИЯ МЕТРОПОЛИТЕН С ИЗПОЛЗВАНЕ НА КЛЪСТЪРЕН АНАЛИЗ

Светла Стоилова, Веселин Стоев

Метростанциите са част от метросистемата за транспортно обслужване на населението. Те се различават по инфраструктурни, експлоатационни и други показатели. Тази статия представя изследване за класифициране на метростанциите на Софийския метрополитен. В изследването са определени показатели за класифициране.За да се класифицират метростанциите в групи, чрез използване на различни по тип и дименсия фактори е приложен многомерният статистически метод Клъстърен анализ. За определянето на клъстърите е използван статистическия софтуер SPSS. В изследването за клъстътрен анализ са приложени 27 фактора. Метростанциите на Софийския метрополитен са класифицирани в две групи. Първата е групата на основните метростанции. Тя включва 8 метростанции, разположени на първия метродиаметър.Втората група включва 19 метростанции, които са разположени и на двете метролинии. Предложената класификация на метростанциите в групи би позволило прилагане на адекватни техничски и технологични решения при организацията на транспорт�

open/download as PDF
метросистема метростанция клъстърен анализ пътници класификация metro system metrostation subway cluster analysis passenger classificationСветла Стоилова Веселин Стоев

BIBLIOGRAPHY

[1] Kuby, M., Barranda, A., Upchurch, C. Factors influencing light-rail station boarding in the United States. Transport Research Part A 38(3), 2004, pp.223-247

[2] Choi J, Y. Lee, T. Kim, K. Sohn. An analysis of Metro ridership at the station-to-station level in Seoul. Transportation, 2012. vol. 39. pp.705-722.

[3] Sohn K, Shim, H. Factors generating boarding at metrostations in the Seoul metropolitan area. Cities 27 , 2010, pp. 358–368.

[4] Estupinan, N., Rodrıguez, D., The relationship between urban form and station boarding for Bogota’s BRT. Transportation Research Part A. 42, 2008, pp. 296–306.

[5] Gutiérrez, J., Cardozo, O., Palomares, J. Transit ridership forecasting at station level: an approach based on distance-decay weighted regression. Journal of Transport Geography 19, 2011 pp. 1081–1092.

[6] Marzouk, M., Abdelaty, A. BIM-based framework for managing performance of subway stations. Automation in Construction, Volume 41, May 2014, pp. 70–77.

[7] Abouhamad, M., T. Zayed. Criticality-based model for rehabilitating subway stations. Concordia University, Proceedings of the 30th ISARC, Montreal, Canada, 2013, pp.1296-1304.

[8] Tan, P., Steinbach, M., Kumar, U. Introduction to Data mining. Minnesota: Iniversity of Minnesota. 2006. p. 769.

 

 

 

Този сайт използва "бисквитки", които са необходими за правилното функциониране на сайта. Чрез тях ние Ви осигуряваме максимално потребителско преживяване.

Приемам всички бисквитки
Политика за бисквитките