【摘 要】
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为降低客运站高峰期旅客集聚引起的安全隐患,利用公路客运全样本购票数据,首先,从集聚概率、集聚时长、集聚强度3个维度构建旅客集聚行为量化模型,获取工作日、节假日及春运不同等级客运站客流集聚特征;然后,考虑旅客个体属性与出行特征属性,分析不同旅客群体的集聚行为特征;最后,通过差异性检验解析集聚行为的影响因素,并提出降低安全风险的应对策略.结果表明:公路客运站旅客集聚概率服从6项多项式分布,累积集聚概率服从二次函数分布,发车前[10,20]min集聚概率最高;不论出行距离长短,多数旅客候车时间较短,但不同时期,
【机 构】
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昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650504;昆明理工大学云南综合交通发展与区域物流管理智库,云南 昆明650504;柳州职业技术学院财经与物流管理学院,广西柳州545006;昆明理工大学交通工程学
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为降低客运站高峰期旅客集聚引起的安全隐患,利用公路客运全样本购票数据,首先,从集聚概率、集聚时长、集聚强度3个维度构建旅客集聚行为量化模型,获取工作日、节假日及春运不同等级客运站客流集聚特征;然后,考虑旅客个体属性与出行特征属性,分析不同旅客群体的集聚行为特征;最后,通过差异性检验解析集聚行为的影响因素,并提出降低安全风险的应对策略.结果表明:公路客运站旅客集聚概率服从6项多项式分布,累积集聚概率服从二次函数分布,发车前[10,20]min集聚概率最高;不论出行距离长短,多数旅客候车时间较短,但不同时期,不同等级客运站的客流集聚强度、速度差异显著;一级客运站旅客时空集聚特征显著,二级客运站集聚随机性更强.
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