上海市轨道交通客流预测理论方法研究

加强城市轨道交通客流预测理论方法的研究是提高客流预测准确性的重要手段之一。结合过去20年上海市轨道交通发展的实践经验和教训,总结了影响轨道交通客流预测精度的因素。对轨道交通客流预测的理论、方法和参数进行了深入研究,重点分析了客流预测在理论研究和模型方法改进方面应注意的问题和研究的方向,并指出客流预测参数取值存在的问题。最后,提出在预测技术方面未来的研究方向,以提高轨道交通客流预测的准确性。     

城市轨道交通客流预测内容和应用

针对城市轨道交通客流预测存在的问题,介绍了城市轨道交通客流预测的基本观点、年限和范围。从线路客流、车站乘降客流、OD客流、换乘车站客流、车站出入口分向客流等方面,着重分析了城市轨道交通客流预测的内容及其在轨道交通建设项目中的作用。探讨了客流预测结果的可信度,包括线网总量控制、线路量级分析、敏感性分析和设计应用4个方面。最后,总结了轨道交通客流预测在未来应关注的问题。     

城市轨道交通运营初期客流预测方法研究

为了使预测客流与实际客流更吻合,提出了基于三次吸引的四阶段客流预测法.该方法是以三次吸引范围为基础,分别建立模型对出行发生吸引、出行分布和交通方式划分这三个阶段进行预测,获得城市轨道交通运营初期的客流量.并以大连市202轨道交通延伸线为实例,验证了预测方法的合理性和实用性.     

上海轨道交通网络化客流成长规律

轨道交通网络化客流成长规律和经验总结对提高轨道交通规划设计水平具有重要作用.上海是我国最早进入轨道交通网络化发展阶段的城市之一,根据上海轨道交通网络化建设历程,将其划分为单线建设阶段、基本网络形成阶段和大型网络形成阶段等3个阶段.从客流角度出发,对不同阶段的客流成长规律以及客流空间分布规律进行分析,实证城市轨道交通客流...     

青岛市轨道交通一期工程功能定位及客流预测

城市轨道交通建设中,客流预测是先导。在分析青岛市轨道交通一期工程功能定位的基础上,结合轨道一期工程沿线土地利用现状和规划,以及常规公交布局,对轨道交通一期工程客流进行预测分析。提出一期工程客流总量规模、站点乘降量和换乘量等客流指标。     

基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。     

西安地铁二号线客流预测后评估

统计西安地铁2~#线客流预测数据和现状客流数据,进行客流预测后评估。在充分地考虑了轨道交通客流预测不确定因素的前提下,对比分析了日均客运量、高峰小时客运量、高峰小时单向最大断面客流量、客运周转量、平均乘距、车站进出站客流、时间分布特征。解析目前城市轨道交通客流预测中的不足,分析了影响客流预测精确度的因素,探讨今后改进城市轨道交通客流预测的思路。     

城市轨道交通客流预测相关问题分析

我国非常重视城市轨道交通的规划、建设工作.温家宝总理关于地铁规划、建设做过很多批复,曾明确指出为了节约能源要发展公共交通,发展公共交通要发展地铁.前期规划与客流预测对轨道交通的建设、运营至关重要.     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.     

城市轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型

现有城市轨道交通车站客流吸引范围划分方法大多未考虑相邻车站间的重叠区域,导致车站客流预测值偏大。为了提高车站客流预测的准确性,考虑中间站、首末站、换乘站,针对不同相邻车站类型提出客流分配量计算公式。基于此构建轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型,并采用日本东京都城市轨道交通车站的相关数据标定模型参数。最后,以上海市轨道交通11号线安亭站及相邻的兆丰路站和汽车城站为例进行模型验证,结果显示精确度为78.6%。指出产生误差的原因可能在于上海市与东京都的差异以及交通小区数量过少。     

城市轨道交通与地面常规公交换乘客流预测模型研究

轨道交通与地面常规公交共同支撑着城市公共交通系统.一个城市轨道交通系统效率的发挥,有待于作为集散客流重要交通方式的常规公交的配合,科学地分析与预测轨道交通与常规公交之间的换乘客流量,可以为确定交通枢纽建设的合理规模、各种交通工具在枢纽中的布局分布等提供依据.本文在总结各种客流预测模型的基础上,针对城市的不同情形给出了不同的换乘客流预测模型.     

基于常规公交的轨道交通站点吸引范围研究

在进行城市轨道交通规划与运营优化时,需要对客流进行分析,其中确定城市轨道交通站点的吸引范围属于关键性问题。考虑到不同用地性质的轨道交通站点承担的交通功能不同,对城市轨道交通的站点进行分类,建立基于聚集效应的城市轨道交通站点客流吸引范围模型,并通过实例进行分析,得到轨道交通站点对常规公交客流的合理和最大吸引时间,从而确定不同类型站点的客流吸引范围。     

城市轨道交通客流预测专家点评

2008年10月14—15日,“城市轨道交通客流预测理论、方法和应用”研讨会在北京顺利召开。会议交流了各城市轨道交通客流预测现状,探讨了客流预测理论和方法。这次会议不仅是对城市轨道交通客流预测工作的促进,而且必将对我国城市交通客流预测技术起到补充完善的重要作用。本刊特对部分与会专家的发言进行编辑整理,以飨读者。     

城市轨道交通客流时空分析研究

城市轨道交通的客流是动态变化的,研究客流的变化规律具有很重要的意义。客流的基本特征在于它沿时间和空间分布的不均匀性,客流的变化规律影响到城市轨道交通的行车组织及客运组织。本研究分析了影响轨道交通需求变化的因素,以及客流在时间和空间上的变化形态,依据客流的变化规律提出了轨道交通系统行车组织和客运组织的建议。     

轨道交通分区计时票制介绍

正城市轨道交通票制是指收费方式和票价变化的结构,是城市轨道交通收费策略在遵循收费原则的基础上首先应确定的部分。在轨道交通运营中,票价制定影响了客运量与客流分布。因此,可通过制定一定形式的票制方案,来控制客流分布及调控客流总量。欧洲国家根据各区域轨道交通建设运营、交通吸引率等情况不同,采用分区计算票价的模式。在我国城市轨道交通快速建设过程中,既要保证均衡轨道线网流量,又要减少旅客在轨道系统的逗留时间,建议采用分区计时票制较为合理。     

枢纽机场与多层次轨道交通体系的衔接布局

轨道交通是枢纽机场地面集疏运体系的重要组成部分。中国机场地面交通系统建设存在道路交通服务水平不高、轨道交通客流效益不理想、盲目引入高速铁路、城际铁路等问题。通过分析机场功能定位、客流分布,研究机场与高速铁路、城际铁路、市域(郊)铁路、城市轨道交通等方式的匹配性与适应性,以及机场轨道交通线路与客流腹地的连接布局和运营组织模式。研究认为,枢纽机场应当建设功能匹配适用、布局便捷高效的轨道交通集疏运体系,优先考虑引入城市轨道交通、市域(郊)铁路,审慎决策引入高速铁路及城际铁路。轨道交通线路应连接覆盖机场主要客源地,并与整个多层次轨道交通网络形成便利的衔接换乘关系,通过干支结合、快慢组合的运输组织方式,适应航空旅客出行需求。     

作好城市轨道交通线网规划提高其社会经济效益

城市轨道交通已成为大城市解决交通拥堵，优化城市布局的主要手段，但轨道交通投资过高，造价昂贵，城市财力难以承受。如何降低轨道交通造价已成为急待解决的重大问题。本文分析了轨道交通线网规划对城市轨道交通造价、轨道交通运营效益和社会效益的影响，探讨了轨道交通的模式组合问题、轨道交通与其他方式的衔接与匹配、客流预测、轨道交通的线网规模、轨道交通线网空间结构形态等关键问题。     

城市轨道交通客流空间分布模型

为定量分析轨道交通客流随线路距市中心距离增加的变化趋势,在分析路面使用性能衰变模型的基础上,建立了城市轨道交通客流空间分布模型.运用上海市和天津市轨道交通实际数据对模型进行了验证,结果表明:重要节点系数K取值越大,轨道交通重要节点站越重要,客流量越大;形状参数值β大于1时,客流变化趋势曲线呈反S形,小于1时呈凹形;城市规模参数α反映了轨道交通辐射范围,取值接近15 km的城市规模参数连线在上海市外环路附近,表明轨道交通客流主要集中在主城区内;预测客流随轨道交通车站距市中心距离变化的规律与实际情况相符.      

加权Voronoi图在轨道交通突发事件下公交应急管理中的应用

轨道交通应急管理是城市轨道交通运营管理的重要内容。为了解决轨道交通突发事件下的客流疏散问题．提出将加权Voronoi图应用于城市轨道交通突发事件的应急管理,该方法计算简单易于实现。最后通过实例验证其可行性。     

基于灰色理论的城市轨道交通短期客流预测研究

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。