广深港客运专线引入深圳枢纽设站方案研究

通过对枢纽客流量及客车对数的预测进行客流性质分析，并结合深圳市的发展规划，研究广深港客运专线引入深圳枢纽的设站方案。     

昆明地铁一二号线首期工程交通衔接客流分析

地铁是城市公共交通的骨干,其周边交通衔接设施的水平直接关系到地铁客流的供给以及公共交通体系结构的合理性。昆明地铁一二号线首期工程是云南省第一条真正意义上的地铁线路,具有较强的示范性,本文通过对其周边交通衔接客流的调查,从客流量、出行目的、出行距离、换乘方式等方面进行了分析,并对包括商业、居住、客运枢纽在内的不同站点进行了分类研究,旨在通过对衔接客流的分析,为地铁交通衔接设施以及共享单车的规划布局提供重要参考。     

城市综合客运枢纽交通需求预测关键问题

交通需求预测是城市综合客运枢纽规划和设计的重要基础,是综合客运枢纽研究的关键问题之一.选择交通需求预测中的预测年限和枢纽客流总量预测作为研究对象.首先,通过分析既有的民航、铁路、公路以及轨道交通的相关规范规定,结合综合客运交通枢纽的特点,提出了其合理的预测年限;其次,针对目前枢纽客流总量定义不明晰、使用不统一的问题,分析了既有规范关于枢纽客流总量的规定;最后,明确了综合客运枢纽客流总量定义、预测内容,并对枢纽客流预测在枢纽设计阶段的适用性进行了分析.     

不完备信息下公交断面客流的推算模型

为解决不完备交通数据信息下城市公交线路的断面客流量的计算问题,以断面客流的预测为研究对象,探讨了公交车站下车客流的预测模型。运用区段覆盖的思想,将公交沿线以客流集散点为中心划分成不同的客流分布区段。结合各站点的区位条件、客流条件建立不同区段内的公交分担率模型。以此为基础结合公交IC卡上车客流数据构建各车站的下车客流预测模型,结合上车客流、下车客流与断面客流三者的关系模型,计算得到公交断面客流量。最后以西安市某条公交线路某个时段的上车刷卡数据为例进行了模型的适用性分析,统计该条线路沿线各个站点周边300 m吸引范围内的土地利用性质以及人口密度,采用改进的遗传算法对模型中的未知参数进行标定。结果显示,待确定参数α和β分别取0.419 1和0.482 3时目标函数取得最优解,利用标定的结果计算该线路各车站的下车客流,进而求得断面客流量。通过与实际跟车调查结果对比,运用构建的模型预测得到的断面客流量与实际值存在一定的差异,平均相对误差在23%以内,平均绝对误差约为5人/断面,从整体结果来看预测的断面客流的变化趋势与实际调查断面客流情况基本一致,表明构建的模型具有一定的可靠性。     

客运交通枢纽换乘客流的组织优化

城市客运交通枢纽的主要功能是对到达枢纽的客流,按不同的目的和方向,实现"换乘、疏散、停车、引导"4项基本功能,其中核心的功能在于换乘。围绕枢纽的客流换乘组织这一关键问题,对枢纽内部换乘客流的组成及其影响因素进行了深入分析。以舒适性、便利性和协调度3项指标作为枢纽内部换乘客流组织的评价与优化指标,结合调研数据分析,分别给出了指标计算方法,并以北京市四惠客运交通枢纽为例说明了评价指标在换乘组织方案评价中的应用。     

北京市国贸地区公交客流特征分析及对策

国贸地区公交客流量大,造成交通拥堵、路面秩序混乱,通过对国贸地区公交IC卡数据进行详细分析,总结国贸地区各公交场站的公交线路客流量分布规律;为获得国贸不同地块的客流吸引,对公交乘客进行了问卷调查,总结国贸地区的公交客流需求特点,提出了国贸地区公交站点优化的重点、优化方向以及整合线路等方面的对策。     

基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型

针对公交客流的时变特征,假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关,提出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型,给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理算法,揭示了它们之间的因果关系;通过南通市301路公交线路某个站点的实际客流调查,利用该模型预测其发展趋势,并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较,验证了其有效性。     

基于多源大数据的北京铁路枢纽客流特征研究

为提升我国铁路综合客运枢纽规划设计中的定量化分析水平、切实掌握枢纽内各类客流特征科学确定枢纽内各种交通设施规模并实现高效一体化布局组织,本文借助多源大数据分析手段,实现对北京站、北京西站、北京南站等3大铁路枢纽各类客流需求的定量化分析,并从枢纽客流构成、换乘客流构成、换乘时耗等多维度逐一挖掘,总结出我国现阶段枢纽运行的规律性特征与趋势,并针对性提出了相关改善措施和建议,以期对今后高铁枢纽的规划、建设、运营提供参考和借鉴.     

长沙西站高铁枢纽片区交通规划研究

针对现状城市交通与高铁枢纽接驳耗时过多问题，以长沙西站高铁枢纽为例，研究提出高效的进出站快速集散系统，以协调整个城市的对外交通。首先，对大型交通枢纽片区的外部和内部快速集散系统进行了深入研究。一是对服务于高铁枢纽旅客进出站的快速集散道路交通系统进行研究，提出“双井”模式，适合于客流量大且客流来向分散的大型交通枢纽；二是对内部到达高铁枢纽的小汽车、出租车交通的进出站模式进行了分析探讨。其次，对站前广场周边各类交通设施布局进行研究，确保枢纽服务范围内的交通高效可达。最后，对服务于高铁周边商务区的地下环路交通的必要性进行了探讨，并提出了地下环路适用情况和单向逆时针交通组织方式，通过地库联络线连通周边地块，利用立体交通组织的方式，从空间上分离高铁枢纽进出站交通与周边商务区交通，减少交织，提高高铁枢纽片区交通效率。     

基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测

准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义.为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法.在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测.对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测.使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试.分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较.结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳.      

Improved Speed Estimation From Single-Loop Detectors With High Truck Flow

Single-loop detectors are the most common sensors employed by freeway traffic management agencies. The data are used for traffic management and traveler information. Single-loop detectors can only measure flow and occupancy. Although speed is often the most useful metric, it can only be estimated at conventional single-loop detectors. Typically this estimate comes from the quotient of flow and occupancy multiplied by the fixed, assumed average effective vehicle length. This conventional approach is limited because the actual average effective vehicle length will vary from sample to sample. Many researchers have proposed alternatives to address this problem, and although many of the methods work well under normal conditions, there has been limited research into methods that yield reliable estimates under heavy truck traffic. Heavy truck flows may arise as a function of location or time of day, for example, with proximity to a trucking facility or in early mornings when the number of passenger vehicles drops, respectively. This article presents a new methodology to estimate speed from single-loop detectors in conditions where trucks comprise a large percentage of the fleet. While the focus is on single loop detectors, the work is equally applicable to side-fire microwave radar detectors that emulate single-loop detectors.     

地铁与上盖综合体客流流线设计思路分析——以广佛地铁金融高新区站为例

为分析地铁与上盖综合体客流流线设计思路,提高地铁上盖综合体客流出行质量,通过对地铁与上盖综合体客流流线设计原则进行分析,探讨其基本的设计思路,并以广佛地铁金融高新区站与其上盖综合体“地铁金融城”项目的客流流线设计为例,对其设计思路进行探析;分析地铁与上盖综合体客流流线设计应根据客流高峰期合理布置功能位置,并提出对同一出行高峰的功能,应按照其客流特点进行优先疏导;当客流流线经由地下时,应在流线上增设大空间,以保证换乘客流的舒适感,并兼顾考虑发生火灾时客流的疏散安全性。     

大型主题公园客流规模预测方法研究——以西安童世界项目为例

为了研究大型主题公园客流规模预测方法，以西安童世界乐园客流规模预测为例，提出大型主题公园客流规模预测基本分析方法。从区域旅游市场总体规模预测着手，基于人口、经济、交通三大因素分析客源空间分布特征，引入与产品特性密切相关的市场渗透率指标，预测了主题公园年客流总规模。     

车辆折算系数的分类及算法

提出了标准车的选择原则:车长等于约定的长度;当交通流密度很小时,以道路设计速度行驶;驾驶员遵守交通规则。定义了微观车辆折算系数:交通流全部由标准车组成时的流量与交通流全部由某种车组成时的流量之比。定义了聚类车辆折算系数:组成该类车型的所有自然车的微观折算系数与组成比例的乘积之和。定义了宏观车辆折算系数:组成混合交通流的所有自然车的微观折算系数与组成比例的乘积之和。计算了这三种车辆折算系数。     

考虑动态波动性的轨道交通站点短时客流预测方法

轨道交通站点客流预测研究缺乏对短时客流动态波动性的考虑,不能预测短时客流区间.以北京市典型轨道交通站点为例开展实证,构建ARIMA-GARCH模型对误差项建模分析,拟合短时客流的随机波动特征.不同于以往的ARIMA-GARCH模型,研究还通过t分布揭示了客流的“尖峰后尾”效应,通过2种非对称GARCH模型识别了短时客流的非对称波动特征.模型结果表明,相比传统ARIMA模型,ARIMA-GARCH混合模型降低了20%以上的客流平均置信区间长度(MPII),同时提高了1%左右的置信区间覆盖率(PICP);周内客流波动性大于周末客流,而非高峰时段的客流不具有波动性.值得指出的是ARIMA-GARCH模型没有明显降低客流预测的平均绝对误差,尽管如此,混合模型可以在保证客流单点预测的前提下,准确地预测地铁客流区间.      

某重型货车空调系统对乘员舱热舒适性影响的分析与改进

应用计算流体力学软件Fluent对某重型货车空调系统和乘员舱中的气流进行数值仿真,其结果与试验对比,相差在5%以内.采用当量温度Teq,i作为评价指标,对乘员舱的热舒适性进行分析.结果表明,由于各风道风量分配不均匀,乘员舱内部气流组织不合理,致使热舒适性较差.对空调系统进行改进,增加前吹面风道风量比例后,乘员舱的热舒适...     

设置小交路的T型地铁换乘站方案研究

城市核心区的地铁换乘站一般位于繁华地带，车站规模较大、附属建筑较多，且受到线路3站2区间方案的制约，车站方案设计复杂。如果换乘站的其中1条线路设置了小交路，则车站方案设计难度进一步加大，小交路清客的瞬时集中客流与进站、候车、换乘客流形成对冲，增加客流组织难度。以常规的2线十字交叉换乘站为例，通过分析清客过程中的4种工况，采用静态计算方式分析清客状态下的侧站台占用宽度。研究结果表明： 考虑小交路时，采用静态计算的站台宽度较正常情况大，同时，由于客流对冲形成的客流无序状态将进一步加剧侧站台的压力。最后结合案例分析，提出加宽侧站台和增加1个侧站台2种方案，并建议尽量避免将小交路设置在客流量较大的换乘车站。     

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

城市轨道交通车站分向客流预测方法研究

城市轨道交通车站分向客流预测数据是各出入口通道设计的重要依据,目前适合我国城市轨道交通车站分向客流预测研究工作开展并不多.文中以车站所属的线路客流预测数据为基础,根据车站周边土地利用现状及规划情况,采用“逐层分解”法预测各个出入口通过客流量,并研究了全日小时及高峰小时内部的波动系数,通过广州市轨道交通13号线鱼珠站分向客流预测研究证明,预测方法是合理且可行的.     

快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

针对当前交通拥堵、能源紧张、尾气污染等一系列问题,为加快快速公共交通的发展、提高公共交通利用率,本文找出了影响快速公交客流的主要因素,利用系统工程学中的ISM方法,构建了快速公交客流系统解释结构模型,通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素,进而明确了各因素间的清晰结构,得到影响快速公交客流量的5级递阶结构;最后找出影响快速公交客流因素的各影响因素.通过影响因素,建立了多元回归模型,从影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析.通过分析各层级因素对快速公交客流量的影响,可引导更多居民选择快速公交出行,对缓解交通压力提供了一定方法指导和决策支持.并通过合理分析为快速公交运输服务提出了建议.