《表2 车辆分类指标汇总：基于高速公路收费数据的车辆分类研究——以重庆市为例》

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《基于高速公路收费数据的车辆分类研究——以重庆市为例》

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将出行特征较明显的车辆划分到相应群体后，对剩余车辆的出行时空分布进行量化，作为K-means++聚类算法输入。由于高速公路出行车辆中，通勤车辆及营运车辆具有明显的时空稳定性，出行强度、时间维度及空间维度特征能较好地描述车辆出行分布规律[15]。但因生产生活需要，高速公路出行车辆在工作日的出行较稳定，而周末较分散。因此本文在“工作日”下，结合车辆出行数据，改进RFM（最近一次交易（Recency），交易频率（Frequency），交易金额（Monetary））指标体系，分别从出行强度、时间维度及空间维度3方面构建出行指标（见表2），以满足表征不同类型车辆出行特征的基本原则，而“周末”的出行特征仅用于群体分类结果的进一步验证。