影响城轨网络客流效果的关键问题探讨

城市轨道交通只有具备一定客流效果才能形成良性发展,针对国内部分城市轨道交通运营网络客流效果不佳的现实问题,基于轨道交通规划设计体系的梳理,指出影响客流效果的主要因素包括城市发展与轨道交通规划预期的一致性、相关规划体系的协调性、轨道交通自身服务水平及交通衔接的配合性,并基于此,从加强轨道交通规划建设与城市发展及交通需求适配性、沿线用地开发同步性、轨道交通设计及实施的人性化、交通衔接一体化以及完善机制等方面提出工作改进建议。     

北京轨道交通车站衔接规划方法及其思考

论述交通衔接作为地铁出行的重要环节,直接影响地铁客流吸引力和交通系统的整体运转效率,在规划工作中备受关注.基于北京近些年多条地铁线路的衔接规划实践,提出“面-线-点”系统的衔接规划方法体系;结合北京的城市用地布局和交通出行特点,得出操作性较强的衔接设施的设置原则;同时,针对当前交通衔接发展的新需求进行初步探讨.     

自行车与城市轨道交通的换乘衔接

自行车与城市轨道交通的有效衔接是城市客运交通一体化的重要内容.当前,我国部分城市对自行车与城市轨道交通的衔接重视不够,换乘率普遍较低,在一定程度上影响了城市轨道交通功效的发挥.针对我国自行车出行方式比重普遍下降的形势,结合我国当前的交通政策,对自行车与城市轨道交通换乘客流空间分布特性、衔接的必要性、衔接总体思路、衔接设施布局模式等方面进行了探讨.     

上海轨道交通5号线站点客流特征分析

城市轨道交通站点的客流特征是站点规划设计的重要依据.结合城市轨道交通站点客流的主要影响因素,在分析上海轨道交通5号线站点区位特征的基础上,通过站点问卷调查,分析总结了上海轨道交通5号线站点的客流特征.指出:客流出行目的分布与站点周围用地性质有关;客流到站方式与站点的接驳交通设施水平有密切关系;站点换乘设施的布局应结合区域客流的实际出行需求.     

城市轨道交通与其他交通方式接驳规律的探讨

根据城市轨道交通在城市客运交通系统中的作用。结合城市轨道交通接驳方式的抽样调查,分析以城市轨道交通为主的出行中与之衔接的各种交通方式的接驳特征,阐述各种方式接驳的时间与距离分布及客流接驳的规律,进而对车站进行了聚类分析,以指导未来城市轨道交通和城市道路设施的规划、建设和使用。     

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。     

我国城市轨道交通建设规划存在的有关问题及建议

结合我国城市轨道交通发展的现状,分析城市轨道交通建设规划存在与上位规划不符、建设规划项目执行过程中方案随意调整、与其他交通方式不能衔接协调、规划用地难以落实、地方政府财政承受能力与轨道交通可持续发展等问题,提出加强城市轨道交通规划与上位规划协调、加强城市轨道交通建设规划方案的论证、加强以轨道交通为核心的交通一体化工作、加强轨道交通及相关设施用地控制、强化轨道交通全寿命周期财政承受能力论证等建议。     

城市轨道交通出行者信息服务水平评价

为了提高城市轨道交通的服务水平,减少出行者在出行过程中的时空消耗,对城市轨道交通出行者信息服务评价进行了相关分析。从出行者角度出发,将城市轨道交通信息服务分为出行前信息服务、路途信息服务、车站内信息服务和列车内信息服务。根据上述分类方法来获取评价指标,同时借助轨道交通出行者满意度调查和AHP(层次分析法)分别得到各指标的满意度值和权重值。基于满意度值和权重值将信息服务指标分为四种不同类型,优化改善次序,以此提高出行者信息服务水平来吸引更多客流,营造一个优良的轨道交通出行环境。     

基于出行距离的城市轨道交通补贴优化模型

城市轨道交通补贴是公共交通运营管理和组织的重要基础,寻求城市轨道交通补贴这一科学问题的优化理论和方法,成为政府实施补贴方案和提升企业管理水平的重要手段。基于此,结合城市轨道交通实际运营系统中关键要素,深入揭示“客流需求”、“企业运行计划”和“政府补贴方案”之间的关系,并考虑城市轨道交通系统中客流出行距离的影响,构造基于乘客出行距离的补贴优化模型。依据里程补贴优化模型特点,设计相应的启发式求解算法。以长沙地铁2号线为例,分析所提里程补贴方案对客流出行行为和运营系统的影响,验证优化模型及算法的正确性和有效性。此外,以固定补贴方案为比较对象,研究结果表明：1)所提出的里程补贴方案比固定补贴方案适用性更高,能够吸引更多的客流出行,运营效益有所提高,所需的补贴额度显著降低;2) 2种补贴方案下客流集中度存在显著差异,固定补贴方案吸引短距离出行的客流,而里程补贴方案更吸引长距离出行的客流。研究成果可为公共交通“合理补贴”方案的制定和实施提供理论支持和决策依据。     

土地利用因素对城市轨道交通车站客流的时空影响分析

通过建立城市轨道交通站点周边各类用地与客流的拟合模型,分析土地利用因素对客流的时空影响,为制订相关土地利用政策、合理组织站点客流提供依据。基于西安地铁4号线乘客出行特征数据,建立基于地理加权回归(GWR)的车站客流回归模型,量化分析了用地属性对车站客流的时空影响。结果表明:土地利用因素对早高峰出站客流、晚高峰进站客流的解释力较强;土地利用类型对客流的影响具有时空异质性,时间维度的变化与乘客出行目的有关,空间维度的变化与城市空间结构有关。与普通最小二乘回归模型相比,GWR模型能够刻画变量之间的空间异质性,具有更高的拟合精度。     

基于土地利用的城轨新站点客流预测方法研究

城市轨道交通线路规划、设计和建设全过程年限较长,在此期间土地利用规划通常多有调整,导致工可研阶段的客流预测结果难以支撑新线开通时运输计划编制等运营管理工作。提出一种基于土地利用的城轨新站点客流预测方法,首先研究城轨站点周边人口岗位数据统计方法,其次提出人口岗位比、人口岗位总数和站点可达性指标概念,基于K近邻非参数回归预测方法构建进出站量预测模型,最后依托广州地铁客流数据对模型进行精度分析。结果表明,所有站点进站量预测的平均绝对误差占平均实际进站量的19.0%,进站量大于2万人次的站点平均相对误差为16.0%,所提方法可为城轨新线开通后运输组织提供决策依据。     

广州市轨道交通线网规划评估与发展策略思考

文章回顾广州市轨道交通线网规划的发展历程,总结其客流成长的特征,分析数据背后的规律,预测未来广州市轨道交通需求。通过比对相关文件要求,从区域协调发展、城市空间结构、市民出行体验和重大枢纽疏解4个方面对广州市既有轨道交通规划展开评估。在此基础上,提出下一轮广州市轨道交通线网规划目标和5个具体实施策略。     

机场陆侧交通设施竖向布局模式研究

轨道交通设施引入机场后使机场陆测交通设施竖向布局设计更加复杂多样。分析了大型机场轨道交通线路走向与航站楼平面布局的关系,在剖析国内外各种实例的基础上,提出机场陆侧交通设施竖向布局模式;对各种模式的优缺点、换乘设施布局、旅客流程组织进行比较分析。     

土地利用性质调整对轨道交通客运量的影响

分析城市轨道交通站点沿线土地利用的性质结构、开发强度和次序,论述这些因素对客运量规模所具有的决定性作用。以广州市为例,在充分解析轨道交通现状的基础上,按照区位和性质,将轨道交通站点分成10类,建立交通规划模型,对客流规模的敏感性和开发次序进行定量研究,对各类站点的周边用地性质、开发强度提出建议,对调整前后的客流效果进行评价,并对两者之间的研究方向提出展望,从而达到缓解城市交通拥堵的作用。     

轨道交通车站超高峰系数 概念辨析及取值研究

轨道交通车站超高峰系数是反映车站高峰客流特征的关键指标之一,是城市轨道交通设施设计规模的重 要依据。首先对超高峰系数的概念进行辨析,指出车站超高峰系数应为车站高峰小时内最大 20 min 进出站客流量 的小时当量与高峰小时进出站客流量的比值。然后,以北京市城市轨道交通车站为实例,对其超高峰系数进行综 合分析,提出轨道交通车站超高峰系数的主要影响因素。研究结果表明：虽有约 74%的轨道交通车站超高峰系数 处于相关规范推荐值 1.1～1.4 区间,但另有 26%的车站超高峰系数处于 1.0～1.1 区间,低于规范推荐最小值;车 站周边用地性质、车站高峰小时进出站客流量及车站客流管控限流措施对车站超高峰系数的取值均会产生影响; 就业类车站超高峰系数取较大值的可能性更高;高峰小时客流较小的车站,其超高峰系数往往偏大,而高峰客流 规模超大型车站,其超高峰系数取值一般不超过 1.2;此外,轨道交通车站限流会降低其超高峰系数。     

城市轨道交通站点客流不确定性研究

为提高城市轨道交通站点客流预测的可靠性,在分析客流不确定性影响因素的基础上,基于ARIMA-GARCH模型,依据南京地铁珠江路站点客流数据对客流不确定性进行建模和预测,并从预测置信区间和无效覆盖率两方面与传统的时间序列进行对比分析,研究结果表明,ARIMA-GARCH能够较好地拟合客流波动情况,为城市轨道交通运营与管理提供理论依据。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。