《表3 质心附近典型站点初始变量指标》

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《城市轨道交通通勤与职住平衡状况的关系研究——基于大数据方法的北京实证分析》

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首先，为考察城市轨道交通站点周边区域的职住属性，根据已有研究（岳真宏等，2017），通过计算轨道站点的刷卡数据得到aeratio、airatio、peratio、piratio等4类质心附近的站点初始变量指标（表3），然后将该指标代入高斯混合模型。在此，假设每个站点分别由2个单高斯分布的混合模型表示，即轨道站点由高斯混合模型生成的概率密度函数为: