都市圈区域轨道交通客流预测研究

依据都市圈的特点提出了以轨道交通站点为中心,以合理的客流吸引半径的圆形范围作为交通小区进行客流预测的思路.研究了轨道交通车站客流的合理步行区及合理交通区,把车站客流划定为一、二、三级吸引范围;提出了以车站节点为中心,以客流吸引范围为半径的圆形范围作为交通小区,并划分为一、二、三类小区,选择各类小区之间出行的步行时间矩阵、等车时间矩阵、在乘时间矩阵、交通费用矩阵等作为客流预测Logit模型参数矩阵.     

基于产业关联度的都市圈轨道交通客流分布预测

阐述了在都市圈轨道交通分布模型中引入产业关联度的必要性和可行性。将两城市之间的产业关联度参数加入到现有交通分布模型中,给出了交通小区间产业关联度的灰色理论计算方法,对系统平衡模型进行了改进。提出了基于产业关联度的都市圈轨道交通客流预测方法,并以重庆市"一小时经济圈"为例,对重庆"一小时经济圈"2020年的轨道交通客流进行了预测和分析,以促进我国都市圈轨道交通规划和客流预测的科学性和合理性。     

区域性城际轨道交通客流预测方法研究

分析了区域性城际轨道交通规划与传统交通规划方法的差异,提出了城际轨道交通客流的特点,以及以影响范围、交通小区划分、交通方式分担、诱增客流、时间价值为要点的区域性城际轨道交通客流预测方法。     

城市群客流生成预测精度控制模型研究

城市群客流生成预测是城市群轨道交通规划中客流预测的主要组成部分,其预测精度将直接影响轨道交通客流预测精度,进而影响轨道交通规划的合理性.在分析城市群客流生成特点的基础上,提出客流生成阶段预测精度控制分为小区划分精度控制、预测方法选择、建模精度控制及模型计算结果调整4个阶段的思路;详细论述后2个阶段的精度控制内容,在模型计算结果调整中提出区域对外交通调整、空间调整、发生总量平衡调整及发生吸引平衡调整4个调整内容,并建立调整模型.     

一种新的城市快速轨道交通客流预测模式：“宏观控制、微观竞争”模式初探

本从当前国内许多大城市积极兴建快速轨道交通设施的实施需要出发，运用交通工程、系统工程和控制论的理论与方法对城市交通系统的客流分配问题进行了研究，研究表明：城市快速轨道交通客流的分布与分配具有宏观受控和微观竞争的规律性，即快速轨道交通客流分担状况如何，宏观上是受到控制的，并且也应当给予适当控制，同时在微观上又存在着各交通方式之间的相互竞争。这一规律在我国新的社会主义市场经济体制下尤为明显，章据此提出了进行快速轨道交通客流预测的一种新的模式-“宏观控制、微观竞争”模式，并相应建立了“客流分层分布与分配”模型，能较好地反映我国城市交通系统客流分配的特点。     

基于出行方式链的城市轨道交通客流分析方法

传统"四阶段"法预测流程无法准确预测与轨道交通接驳的交通方式及换乘客流.借鉴基于活动的交通需求模型中利用出行链来解释人的出行行为的方法,提出了基于出行方式链的轨道交通客流分析方法.使用三层的Nested-Logit模型来模拟出行者选择轨道交通为主要出行方式接驳其他交通方式和预测各种方式的客流,建立了轨道交通出行方式链模...     

深圳市轨道交通客流预测的新探索

客流预测工作是轨道交通规划设计和建设工作的重要环节和支撑,尤其是随着我国城市轨道交通进入新的发展阶段,灵活的投融资模式、运营管理的创新、线路功能的多样化对轨道交通客流预测工作提出了新的要求。深圳市基于多年轨道客流预测经验积累,在预测方法、研究范围和精度等方面深入探索和创新,在传统的规划、工程设计客流预测基础上,开展了一系列针对投融资方案研究、线路开通初期客流特征分析、旅游景区轨道客流分析等的客流预测工作,支撑具体项目推进,完善和补充客流预测工作体系。     

轨道交通客流预测四阶段法的改进

从交通生成、交通分布、交通方式划分等3方面指出了轨道交通客流预测四阶段法的不足,提出按出行目的对区内和区间的交通分布分别建模,对原来没有轨道交通的城市,采用二阶段的轨道交通方式划分对规划中的轨道交通客流进行预测,建立了区内、区间分布模型。并对分布模型的改进方法进行了验证,改进分布模型较原重力模型对样本OD的模拟更精确。     

都市圈交通运输结构分析与研究

分析了都市圈的交通特征,探讨了大都市圈不同发展阶段的划分.运用类比方法对上海都市圈与国外成熟都市圈的社会经济和交通发展状况进行了研究,指出上海都市圈交通发展模式存在的问题.通过类比分析、交通需求分析法等方法研究了上海都市圈轨道交通线网的远景规模,明确了轨道交通系统在上海都市圈中的合理定位,并提出在都市圈的交通结构上要尽快促使都市圈轨道交通网络规划的实现.     

城市轨道交通站点一体化接驳设施规模测算方法研究

城市轨道交通站点接驳设施规划建设对于提高城市轨道交通与其他交通方式的接驳效率、扩大站点吸引客流范围等起着非常重要的作用,而接驳设施规模测算则是轨道交通站点与地面交通一体化接驳设施空间布局和规模控制的重要依据.基于相关研究成果和具体工程项目实践,对客流数据鉴别与数据集处理方法、接驳客流分担率预测、规模测算公式及参数标定等...     

东京都市圈应对轨道交通超高换乘系数的措施及启示

介绍东京都市圈针对轨道交通超高换乘系数采取的一系列举措,包括5年一次的大规模轨道交通调查、换乘特征分析以及换乘优化措施等。对线网规划、运营组织、设施改造以及客流组织等换乘优化措施和经验进行分类总结。在此基础上,提出我国城市轨道交通系统换乘优化的建议。     

城市轨道交通在大城市客运交通系统中的预导向作用

在分析城市轨道交通发展现状及特点的基础上,提出大城市客运交通系统中应充分发挥轨道交通的预导向作用的观点:城市轨道交通在规划时应与城市总体规划和土地利用规划相协调,适应客流需求与引导城市发展相结合,并形成健全的客运交通网络体系,使建成后的城市交通体系整体结构趋向合理,之后城市轨道交通将引导客运交通体系的发展.结合武汉市的城市轨道交通规划,分析了城市轨道交通在城市客运交通系统中的预导向作用.     

深圳市城市轨道交通网络化客流变化研究

以国内几大城市的轨道交通客流变化为出发点,得出网络化客流发展规律。据此分析深圳市轨道交通网络化进程及其客流变化规律,并归纳出影响客流变化的3个主要因素：新线路对客流的吸引、线路间换乘和票价,为其他城市轨道交通网络化过程中的线网规划、客流预测、运营管理等工作提供参考依据。     

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。     

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。