前言
随着经济化水平和城市化水平的提高，城市对交通运输客运行业的服务需求也越来越高，交通运输客运业也有明显的改善和发展。交通运输是城市发展的基础和前提，客运业是交通运输需求中最为重要的一个，客运量是客运业发展水平的直接体现，是交通运输客运行业为人民生活服务水平和国民经济发展水平的直接反应，为城市客运系统的规划布局提供依据，以达到促进旅客运输的经济效益和社会效益，对于客运系统的管理和决策具有重要的意义。客运量是评价运输系统组织效果的指标，是衡量衡量旅客运输生产劳动量的尺度，是统计期内运送的旅客数量，是制定和检查运输生产计划、研究发展规模和速度的重要指标，其实质体现了运输部门的绝对成果和运输组织方式满足社会客运需要程度的大小。
交通强国的战略部署提出分阶段实现交通运输现代化，建成综合交通运输体系。在客运服务相关领域，交通运输部在道路客运转型升级、旅客联程运输、交通运输与旅游融合、城乡交通一体化和出租车改革等方面出台了一系列文件，这也为客运的发展营造出全新的政策体制环境。同时，新模式、新技术也不断在交通运输领域出现，客运行业到了转变发展方式、优化供给结构、转换增长动力的攻关期。通过对主要省会城市客运量发展特征的聚类分析，对比城市之间客运量的差异，研究主要省会城市客运量发展的特征，以此区分各个城市交通运输客运行业的发展水平，发现城市内交通运输客运行业发展存在的问题，并针对这些问题提出相应的改进措施，为城市交通运输客运系统的规划布局提供理论依据，为我国主要省会城市客运量的研究及客运行业的发展特征研究提供全面的方法和决策依据。
国外研究现状
国外发达城市的大型客运交通枢纽的发展普遍具有大型化、综合化和立体化的趋势和特征，客运行业中的大数据就是对运输量进行定量分析的基础，是数据挖掘应用的重要分支之一。通过对这些数据的分析，能够使客运行业经营者们知晓当前市场动态，掌握竞争者的信息，做出准确的运输量预测。其中，时间序列的数据就是重要来源之一。Thorsten Neumann[1]等对城市交通未来情景定量分析建立agent仿真模型，以柏林市为例，应用基于智能体的交通需求、交通流和车辆排放综合建模的先进工具，详细模拟了未来三种不同的城市交通场景；Nilabhra Banerjee[2]等对近几十年来客运业需求预测的广泛研究进行一个概要和批判性的评价，根据所提出的模型的性质、目标以及在规划周期的不同阶段在工业中的应用领域，对研究进行分类和列表，对预测方法进行评估，并就行业从业人员可以采用的不同方法提出建议，以满足其具体需求，并就未来的研究方向提出建议；时间序列与预测[3]和预测与时间序列分析[4]在相关文章中详细阐述了时间序列预测模型的用法和相关预测结果，验证了相关预测模型的精准度和可行性。
国内研究现状
随着我国社会经济发展水平不断提升，由铁路、公路、水路、航空四种客运方式组成的交通基础设施加速成网，互联网出行平台也获得了长足发展，客运发展面临更加复杂的局面。党的十九大报告指出，新时代我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，客运发展面临的内外环境都发生了巨大变化。因此，引发了国内许多学者对客运发展进行了研究，得出了不同的研究成果，主要包括以下几个方面：
- 交通运输客运行业发展特征研究
随着民航支线及高速铁路网的快速发展，城际公交及私家车的激增，我国已全面进入大交通时代。受燃油价值持续攀升、经济低迷及劳动力成本上行等多重因素的影响，道路客运显然已经进入微利时代。马中秀[5]在此环境下分析了道路客运的发展的现状及存在的问题，优化道路客运发展模式。《我国城市客运发展现状》一文中，阐述了公路客运量下滑的现状，公路客运的发展遏制城市化后日益膨胀的私家车增长所带来的交通效率降低的问题。李文锋等[6]总结了国内道路客运服务的发展及研究现状；分析了我国道路客运当前的发展形势和面临的挑战；从出行服务、品牌服务和跨界服务三个角度概述了当前国内道路客运企业提供的客运服务；并根据我国道路客运服务实际情况，对道路客运服务未来的发展方向进行了探析，以期对道路客运服务的优化和创新发展提供有益的指导。客运通道是国家经济社会发展的重要物质基础，在综合运输体系中占有重要地位，程先东等[7]从客运通道的拓扑结构和空间形态分布两个角度分析了珠三角客运通道的结构特征，提出了现状问题并给出了解决方案。综合运输客运结构是区域客运特征的反映，是区域经济、社会发展对客运要求的体现，陈慧琴等[8]借鉴国际客运结构的发展规律，从可持续发展的角度研究综合运输客运结构模式，分析影响客运结构的主要因素，并以此为基础分析我国综合运输客运结构现状及发展趋势
- 客运行业客运量研究
随着客运量与经济发展的联系越来越密切，如何更科学有效地对客运量进行预测变得越来越重要。计算技术、数学模型的成熟以及计算机的广泛使用，预测技术也日渐成熟，回归分析、时间序列法、灰色模型法、季节性预测[9]和遗传算法预测[10]等多种方法已经广泛应用于交通客运量预测领域。闫建立等[11]运用最小二乘支持向量机方法提出了一种新的预测方法，具有较高的预测精度和计算速度，比较适合我国当前国情。林海燕等[12]以我国大东部的客运量为研究对象，考虑空间差异的影响，构建客运量GWR(地理加权回归)模型，研究近十几年来经济因素、工业因素、社会因素等其他因素对我国客运量的影响，结果表明我国客运量确实受空间相关性影响，且不同空间位置下的影响因素，对我国客运量产生的作用不同，具有一定的空间特征性。李明捷[13]采用较为实用的三次指数平滑法对航空运输量进行预测,王洋[14]采用GM(1，1)、三次指数平滑法和多元线性回归，建立三种不同的四川省公路客运量单项预测模型。为研究我国交通客运量与国民经济之间的关系，李星华[15]建立了客运量、旅客周转量、国内生产总值(GDP)的ARIMA模型，采用Johansen的极大似然估计法对这3个序列进行协整关系检验，运用格兰杰因果分析法对三者之间的因果关系进行研究，并建立了矢量自回归模型，利用脉冲响应函数进一步分析了三者之间的短期动态关系。朱方方等[16]使用基于时间序列和回归分析的组合预测方法，对公路客运量进行预测，结果表明，组合预测方法预测结果的有效性较多数单项预测方法更优。徐月圆等[17]运用灰色模型、时间序列模型和Elman神经网络模型的组合模型进行客流预测，验证了该组合模型的合理性。汤立涛，莫杨辉[18]采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元回归及BP神经网络预测模型，认为当数据样本量较小时，多元线性回归预测模型优于BP神经网络预测模型。
- 聚类分析方法研究
我国经济的长足发展和客运市场的日趋繁荣将为铁路客运的发展带来机遇，但同时，巨大的客运需求对我国铁路旅客运输服务也提出了更高的要求。邓楚利[19]对铁路旅客进行层次分类，针对旅客的多层次多样化对铁路旅客运输线路网络功能结构和供给的层次进行分析；从定性和定量的角度用层次性的概念来支撑搭建层次化的铁路线路网络和运输服务网络；最后针对构建的层次化的旅客运输服务网络对旅客运输服务产品进行层次优化调整，最终实现“适销对路”的层次化的旅客列车开行方案。张英贵等[20]通过分析铁路大型客运站旅客列车类型及其股道运用技术作业特征，构建旅客列车到发特征聚类指标体系，给出一种基于模糊C均值聚类的列车密集到发峰期确定方法，并提出基于近邻传播的旅客列车到发特征聚类分析方法，为铁路大型客运站股道运用计划方案的实时调整提供有效的决策支持。王艳艳[21]将基于PAM算法的聚类分析方法首次应用于高速铁路市场细分问题上，经研究发现郑西高速铁路客运市场可分为体验型客流子群体、综合价值型客流子群体、效益型客流子群体、经济型客流子群体四个子市场，并结合子市场的属性提出了郑西高速铁路的市场定位及目标市场选择。随着高速铁路的建设发展，客运市场竞争加剧，了解市场需求，进行差异化的产品设计成为必然趋势，马海涛等[22]以京沪高铁为例通过市场调查获得旅客需求数据，采用因子分析对数据进行降维处理，使用K-means快速聚类方法进行聚类分析，得到市场细分结果。为使城乡道路客运区域一体化划分的发展区域更能结合各地区的交通和经济特征，童健，贾元华[23]提出了基于灰色模糊聚类分析的区域划分模型的理论方法与思路，通过双层规划模型将改进的灰色关联分析方法和聚类分析方法结合起来，并运用MATLAB编程对该方法进行实例研究，验证了该算法的可行性。针对新建机场航空业务量预测中缺乏历史数据的难题，悦慧，安然[24]利用动态聚类分析方法，筛选相似机场，获得预测所需数据，依此构筑新建机场的多元回归预测模型。城际铁路客运专线开行给人们出行带来了极大便利，但旅客出行需求的变化使客运专线客流呈现出不同的时间和空间分布特征，梁洪艮[25]以某条已开通运行的城际铁路客运专线作为研究对象，通过聚类分析方法对其客运量变化所蕴含的客流时空分布特征进行了提取，设计、开发出能够自动分析和展示该城际铁路客运专线客流时空分布特征的信息系统。
研究现状总结
- 交通运输客运行业发展特征研究
国外发达城市的大型客运交通枢纽的发展普遍具有大型化、综合化和立体化的趋势和特征，对于交通运输的研究主要集中在微观层面，以交通运输通道和通道内的各种运输方式的合理配置为主要研究方面，对未来城市交通客运发展情进行模拟预测。现阶段国内的客运供需矛盾激烈，客运系统在发展，结构在不断调整，且各个城市运输方式的发展速度不尽相同，侧重于对客运结构现状及发展趋势的研究，主要以定性研究为主，或依据相关部门的数据，只进行表面的对比描述其发展趋势。
- 客运行业客运量研究
随着计算技术、数学模型的成熟以及计算机的广泛使用，预测技术也日渐成熟，回归分析、时间序列法、灰色模型法等多种方法已经广泛应用于交通客运量预测领域。国内外研究者针对客运行业客运量的研究侧重于对单一客运方式客运量的研究、某一城市客运量的研究、某一城市单一客运方式客运量的研究，主要局限在某个地区，或者某一种客运方式客运量的预测上，结合多个单项模型重新组建一个组合模型预测，研究出对客运量预测更精准、偏差更小的预测方法，缺乏对主要省会城市客运量发展特征的聚类分析。
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