苏州市轨道交通客流时空分布特征

为对已开通线路较少的地级市城市轨道交通客流特征进行研究,选取苏州市轨道交通作为研究对象,对其客流的时间分布特征和空间分布特征进行分析。时间分布的研究主要包括对网络客流、线路客流和站点客流的时间分布特征的分析;空间分布的研究主要包括对进出站客流和断面流量的分析。研究发现,从时间分布来看,苏州市轨道交通全网客流的高峰小时系数较高,1号线的早晚高峰系数均高于2号线;同时,居住和居住主导型车站的高峰小时系数最大,商业中心类车站高峰小时系数最小。从空间分布来看,1号线主要承担通勤客流,2号线承担的客流类型则较为分散。     

城市轨道交通车站高峰客流偏差研究

城市轨道交通车站设计时,大多数城市采用预测的城市高峰小时客流作为设计客流。但由于城市轨道交通车站客流的高峰出现时段与城市高峰小时不完全一致,导致某些车站设计客流偏小。为研究城市高峰小时客流与车站高峰小时客流的差异,通过引入车站高峰客流偏差系数,合理确定车站设计客流。以西安市地铁为例,运用最小二乘支持向量机建立预测车站高峰客流偏差系数的模型,得出训练集拟合优度为0.71,测试集预测平均相对误差为2.41%,模型拟合效果良好,表明最小二乘支持向量机能够很好地预测车站高峰客流偏差系数。     

城市轨道交通车站高峰时段与高峰客流预测模型

现有轨道交通车站高峰客流预测方法简化了车站高峰形成过程,基于默认假设,即车站高峰小时与所属线路高峰小时一致进行预测,忽略了车站与线路间存在的高峰偏差现象,造成部分车站高峰客流量被低估,导致车站能力设计不足,站台拥挤风险增加。从车站高峰形成机理出发,基于用地发生率模型,考虑不同目的出行行为的差异化,对客流属性进行划分,引入不同目的的出行时间概率分布函数,建立站点尺度的高峰小时与高峰客流预测模型框架。该模型真实反映了车站高峰与高峰偏差现象形成的这一复杂过程,可解释性强、符合实际,且能适用于建成环境、车站特征和轨道交通网络服务等变化情形下的车站高峰客流预测。验证结果显示：1)提出模型较传统模型提升了43%～47%的车站预测精度(高峰客流相应的MAPE值下降了5.7%～6.38%,高峰时间相应的APE值下降了23～50 min),具有更广泛的适用性和更稳定、更准确的预测结果,能为车站设计和运营方案制定提供更可靠的决策依据;2)各类出行目的的峰值和峰尺度存在差异,按不同比例叠加后,会产生不同的叠加曲线。揭示了车站高峰客流形成机理为不同用地产生的不同出行目的客流时间分布叠加曲线的高峰。     

城市轨道交通自动检票机配置数量的研究

提出了按车站客流特征选取超高峰小时系数作为自动检票机配置计算依据.设计通行能力应考虑车站内设备布局、乘客熟悉程度和检票方式等因素的影响.对客流潮汐现象明显的车站,可采用部分双向自动检票机提高设备使用率,配置比例按进出站客流差值的一半考虑,有条件可参照类似车站统计数据确定.     

重庆轨道交通客流量分布特征

根据重庆轨道交通客流量统计数据,分析总结了重庆轨道交通客流量分布特征。重庆轨道交通客流量分布受居民出行行为影响较大,进出站客流量较大的车站基本分布于两路口站附近。不同类型车站的客流量分布特征也不相同,商业类、对外枢纽类和高校类车站的客流量分布相对均匀,其他类型车站客流量的早晚高峰明显。重庆轨道交通线网最大客流量断面位于换乘站上游,故应做好换乘站的客流组织工作,并提高设施承载能力。     

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数对比分析

为研究城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数,选取了东京、大阪、上海城市轨道交通线路进行相关对比分析.调查了东京、大阪线路截至2006年的客流数据,上海线路2010年的客流数据.通过趋势图分析、总结了高峰小时最大客流断面高峰系数值的规律,得到相应的结论.     

城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测

针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。     

深圳地铁1号线不同类型车站客流时间分布特征研究

根据车站周边建筑功能构成,将城市轨道交通车站分成居住主导型、商办主导型、混合功能型及交通主导型车站。对深圳地铁1号线各类车站工作日的进站、出站及进出站客流时间分布特征参数进行了统计分析。进出站双向客流的合并统计削弱了峰值比例,从而低估了高峰时段客流的影响。为车站设施规模测算、规模敏感性分析等工作提供参考。     

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。     

上海轨道交通世纪大道站换乘客流分析及车站改进设想

世纪大道站是上海城市轨道交通网中唯一一座四线换乘枢纽车站,其客流量不断攀升,换乘客流量位居全网络首位。基于客流统计数据,详细分析了上海轨道交通9号线3期东延伸段开通前后的世纪大道站早高峰时段换乘客流变化,总结了世纪大道站高峰时段的换乘客流特征。为满足大客流使用需求,结合世纪大道站的建筑构造和制约条件,提出了具体的整改建议,解决了世纪大道站现存的大客流安全风险问题。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

重庆主城区现状轨道交通问题分析与建议

从客流量、客流分布、车站客流、运行效率、换乘情况等几个方面,分析重庆市主城区轨道交通存在的五大问题:总体客流效果相对较差、客流量空间分布不均衡、部分核心区段线路相对拥挤、重点车站换乘压力较大、运营效率不高。从城市空间结构拓展,轨道车站与人口、用地的契合关系,车站覆盖率,站间距等方面找出存在问题的原因,如城市拓展需要时间、轨道功能层次尤其是快线缺乏等,从进一步加密中心区线网密度、规划轨道快线、做好车站的规划建设等方面提出后期优化完善建议。     

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。     

城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法

针对现有城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值存在的问题,基于换乘站客流冲击性特征,给出城市轨道交通换乘站的换乘客流冲击系数的定义。在此基础上,根据换乘站的不同换乘线路行车间隔的差异性,提出城市轨道交通两线或多线换乘站的换乘客流冲击系数计算方法;并结合原始客流预测值,提出城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法。最后,以已运营换乘站为对象进行案例研究,说明修正方法的合理性。     

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。     

基于多条城市轨道交通与规划铁路枢纽站衔接的线站位研究

对于引入多条城市轨道交通的规划铁路枢纽站而言,研究综合换乘功能最优的线站位方案是两者衔接的前提和关键。分析城市轨道交通线路与铁路枢纽站间常见的2种线站位关系和5种衔接方式,以引入4条城市轨道交通的规划重庆东站为案例,基于其枢纽定位、周边规划及现状、线网规划及换乘需求,研究多条城市轨道交通与规划铁路枢纽站衔接的线站位方案。结果表明,两者的衔接应首先考虑换乘便捷,流线组织简单;其次考虑尽量减少对周边建筑物的影响。多条城市轨道交通同时引入时,考虑将与国铁换乘需求较大的线路车站置于国铁站房下方,以缩减与国铁换乘走行距离,同时尽量避免国铁站房下方只设置一条城市轨道交通,以更快疏散国铁突发客流,便于客流组织。然后将其余线路车站置于广场下方,以解决周边城市客流需求。     

基于AFC系统的郑州市轨道交通客流特征分析

基于目前积累的AFC系统数据,分析郑州市线路开通近5年主要客流特征,从线网客运水平、增长趋势、高峰时段不均衡性、客流周期性变化规律、线路所经通道特点等方面论述分析。总结郑州轨道网络客流发展规律,探讨城市轨道交通与城市空间结构的关系以及郑州市轨道交通建设工作,为后期线路设计、建设、运营提供参考。     

城市轨道交通进站客流量短时组合预测模型

高精度的短时进站客流量预测对城市轨道交通日常客流组织具有重要意义,利用客流预测结果在事前实施限流、疏导等措施,较事后控制更及时、先进。通过采集15 min间隔的地铁进站客流数据,利用上周同期进站量、本日上一时段进站量以及高峰和非高峰时段参数作为输入变量,尝试分别采用加权历史平均自回归模型、ARIMA模型及小波神经网络模型进行短时预测,以获得精度最高的模型。在此基础上,进行三种方法组合预测,探究组合预测效果。通过案例分析,发现当考虑时段因素时,小波神经网络预测精度最高,为91.05%;ARIMA模型误差结构最好。当采用所提出的组合预测模型后,预测精度指标较独立预测模型均有提升,但误差结构没有得到改善。研究表明,所提组合预测模型可以有效地应用于城市轨道交通进站客流的短时预测中。     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。