地铁车站大客流运营组织探讨

为了研究地铁车站大客流的运营组织方法,首先对大客流进行了分类,并分析了各类大客流的特点.按照乘客乘坐地铁的流程,探讨了地铁车站客流组织的影响因素,重点从客流预测、车站客流组织、列车运能、票务组织等方面提出了地铁车站大客流的具体运营组织措施.并以西安地铁2号线运营组织架构为背景,构建地铁车站发生大客流的组织管理模式.     

基于智慧地铁的车站客流压力分级管控策略

从地铁车站大客流管控需求出发,提出了基于智慧地铁的车站客流压力分级管控技术和管控策略,即基于客流智能监控的车站客流压力分级技术和基于客流压力分级技术的大客流管控策略。分析了智慧地铁下的车站大客流管控需求和思路,介绍了车站客流压力分级管控技术和管控策略。该策略的提出可为地铁运营管理者更加精细化地处理各类大客流风险提供了依据。     

地铁车站大客流组织措施

针对地铁车站大客流组织问题,以天津地铁营口道站为具体研究对象,结合实际运营经验,对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先,结合营口道站实际运营情况和一线工作经验,总结地铁车站的大客流组织原则;其次,从乘客乘坐地铁的流程入手,详细分析影响车站大客流组织的主要因素,包括AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序、列车运能和客流疏导能力等;最后,遵循大客流组织原则,针对影响大客流组织的主要因素,从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

地铁车站大客流组织措施研究

针对地铁车站大客流组织问题，以天津地铁营口道站为具体研究对象，结合实际运营经验，对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先，结合营口道站实际运营情况和一线工作经验，总结地铁车站的大客流组织原则；其次，从乘客乘坐地铁的流程入手，详细分析影响车站大客流组织的主要影响因素，定量化计算AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序？、列车运能和客流疏导能力等；最后，遵循大客流组织原则，针对影响大客流组织的主要因素，从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用

本文提出了一种基于时间序列的趋势外推模型,对实际应用中的客流数据进行预测,通过预测与节假日客流数据变化规律的分析,对模型进行完善与修正.在地铁日常运营操作过程中,起着辅助判断的作用,并能及时预判问题采取措施进行预防.该算法在城市轨道交通应急平台项目中应用,解决了线路车站日常客流运营维护中出现的大客流事件发生的问题.     

基于支持向量机的节假日进出站客流预测方法

节假日期间客流规律分析与预测是城市轨道交通运营企业做好节假日期间大客流组织工作的重要内容,可有效指导车站现场、OCC(运营控制中心)等提前做好预案,制定和实施合适的运营管理及客流组织计划。基于节假日期间车站进出站客流量特征分析结果,考虑按车站特点的分类情况,构建了基于支持向量机的城市轨道交通节假日进出站客流量预测模型。最后利用广州地铁客流数据对预测模型进行精度分析,验证了模型的预测精度。     

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。     

南京地铁换乘站大客流组织方法的探讨

地铁南京站是地铁1号线、3号线的换乘站,客流量大,换乘客流多,如何做好南京站的大客流组织工作是南京地铁1号线客运组织的重点工作。本文以1号线南京站为例,根据南京站在线网中的位置和客流特点,对南京地铁进入网络化运营时期后的大客流控制措施进行一定的探讨。     

基于移动通信数据分析的Elman神经网络城市轨道交通客流预测

城市轨道交通的短时客流预测数据对运营组织单位面对潜在的大客流或突发事件的应对准备工作有着重要的作用。以原始移动通信数据作为换乘站点换乘客流统计的数据来源,得到了精确的单条线路某个换乘站的换乘人数,并结合自动售检票系统的统计数据,通过建立Elman神经网络模型对客流数据进行样本对训练,得到下游车站未来1 h内断面客流量的预测结果。预测结果误差符合要求,为站点的运营组织方案提供了良好的数据支撑。同时为了对比说明建立了ARIMA模型,并对预测结果作出分析比较。     

天津地铁红旗南路站不同时期换乘客流组织方案研究

以天津地铁红旗南路站为例,根据车站试运营期间客流数据预测远期换乘客流,并在换乘通道型式分析的基础上,提出车站不同时期不同客流情况下对应的客流组织方案,给出对应的评价,选择最优方案并提出改进组织措施,为地铁运营管理人员进行换乘站不同时期客流组织工作提供思路。     

地铁换乘客流实时监测模型研究

针对地铁换乘客流随机性强及短时冲击性等特点,在分析地铁线网结构的基础上,提出基于时序倒推的地铁换乘客流实时监测模型,并采用BP神经网络算法进行模型求解。选取南京地铁典型换乘站对所述方法进行分析验证,进一步说明模型的合理性和可行性。     

灰色预测法在城轨客流预测中的应用

选择灰色系统理论对城市轨道交通客流进行预测.此方法利用城市轨道交通客流量历史数据建立GM(1,1)模型群,对模型群中的各个模型进行精度检验,选取其中精度较高的模型对客流进行预测.     

基于WiFi嗅探数据的地铁网络客流分析技术

对地铁网络中客流流量和流向的多方位全过程动态监测是提升网络运营安全和效率的关键,也一直是网络化运营中的难点问题。Wi Fi嗅探数据可以对携带Wi Fi设备的对象进行动态跟踪,实现乘客出行时空轨迹的精准化识别。在对Wi Fi嗅探数据的采集原理、采集方法、数据结构、预处理流程分析的基础上,对目前上海轨道交通Wi Fi采集的嗅探数据质量、数据特征以及数据分析模型进行了详细阐述,并以上海轨道交通网络为例,对Wi Fi嗅探数据获取和特征分析的有效性进行验证。结果表明,目前上海轨道交通网络的Wi Fi嗅探数据采集和挖掘的技术条件已经具备,采集的数据质量也能满足客流特征分析的要求。     

以旅游功能为主的城市轨道交通线路客流预测方法

以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预测各个预测年限工作日客流数据的惯例,提出针对淡季和旺季的工作日、周末\节假日分别进行客流预测,每个预测年限预测4套客流预测数据,为深圳轨道交通8号线工程可行性研究提供了必要且充足的数据支撑。     

郑州地铁1号线客流时空分布特征分析

以实际运营客流统计数据为依据,从周客流、日客流、时客流等时间分布角度,以及从客流流向、区段客流等空间分布角度描述并分析了郑州地铁1号线客流的时空分布特征,并在此基础上提出地铁行车运营策略的改进建议。     

郑州地铁短期客流预测研究

建立符合郑州地铁客流特点的短期客流预测模型并运用到线网客流预测工作中。短期客流预测模型可预测未来1个月内工作日、周末及节假日的线网客流,为线网日常运营管理及运输组织工作提供有效参考依据。     

城市轨道交通车站大客流处置的数据驱动模式

随着城市轨道交通网络规模和客流规模的不断扩大,大客流风险也越来越凸显。相较于基于历史经验的大客流应急处置模式,基于数据驱动的大客流智能化/智慧化处置辅助决策技术在事前预警预测、事中处置和事后评估等方面都有突出优势。从车站客流处置数据驱动模式的信息感知、风险预判及处置决策3方面入手,探究城市轨道交通车站多源数据融合驱动下的客流处置模式的技术实现途径,可为我国各大城市轨道交通车站大客流的数据驱动模式探究提供参考。     

基于支持向量回归的大型客运站客流量预测应用研究

准确预测大型客运站发送客流量,是铁路依据旅客出行需求制订开行方案、编制运行图和完成客流输送任务的重要基础。简要介绍支持向量回归的概念和原理;以汉口车站2017年1月—12月日实际发送客流量作为样本数据集,分析大型铁路客运车站客流特点,即年度客流呈现明显周期波动性、长周期内因多次节假日出现客流大幅激增;将样本数据集分为训练集及测试集,利用支持向量回归模型对剔除节假日前后的客流量进行预测,预测误差对比表明:排除节假日突发大客流的影响后,由支持向量回归模型计算得到车站日常发送客流量的预测精度可明显提高。