针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性.
交通工程 突发事件 主成分分析 K-means聚类 分类分级