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。     

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。     

基于支持向量机的地铁客流量预测

地铁客流量是城市地铁交通运营组织的重要依据,客流随机性较大及其影响因素较多,因此加大了客流预测的难度。为了更加准确地预测城市地铁交通中的客流量,及时对客流组织方案进行调整,设计了一种基于非线性支持向量回归机的地铁客流量预测方法。该方法通过分析已采集数据的影响因素,确定对客流量影响较大的支持向量,然后构建预测模型进行预测。该模型可以通过调整影响因素的强度来提高预测精度。最后,通过算例验证：该方法可以有效地改善预测误差,适用于短期和不确定环境的地铁客流预测。     

客流预测量对地铁车站造价的影响分析

在地铁工程可行性研究阶段,项目决策对地铁工程造价的影响度可达80%～90%,而客流量又是决定地铁工程必要性和可行性的重要参数。客流预测工作做得科学细致,可以使地铁修建方面的许多不合理因素得到控制。研究了客流预测量与不同发车频率下列车编组的关系,探讨了客流预测量与车站站台长度、宽度和进出站通道等的关系,分析了客流预测量对车站规模的影响,及其对车站造价的影响。     

轨道交通车站客流预测模型研究

研究目的:通过对传统的"四阶段"客流预测方法优缺点的分析,对交通出行方式分担率预测模型进行改进,提高客流量预测的准确性,为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据.研究结论:在交通出行方式分担率的预测模型中,引入"出行者收入水平"这一概念,重新定义了交通出行方式阻抗函数,优化了传统的"四阶段"客流预测方法.以北京地铁1号线五棵松车站为例,对该车站高峰小时进出站客流进行了预测,将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比,证明了本文所提出的方法是一种快捷、有效的客流预测方法.     

广交会大客流下的地铁运营组织

阐明在第108界广交会(中国进出口商品交易会)举办期间,大客流对广州地铁的运营组织造成巨大压力,在对地铁客流进行预测和分析的基础上,提出在广交会举办期间客运组织的5项对策和行车组织的4项对策.实践证明,该方案为广交会的成功举办提供了坚实的后勤保障和优质的服务.     

基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。     

基于广义动态模糊神经网络的短时车站进站客流量预测

针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站客流量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数据为例,分析轨道交通车站的进站客流特征,确定影响短时客流分布的主要因素;然后采用GD-FNN方法构建车站短时进站量的预测模型,实现对北京轨道交通系统若干车站进站量的预测。预测结果表明:该方法与传统的神经网络相比,预测效果更准确(最大相对误差小于8%),稳定性好。     

苏州轨道交通节假日客流预测研究

节假日大客流往往会对城市轨道运营管理造成较大压力,及时准确地预测节假日期间客流,可以为城市轨道交通运营与管理部门制定运输计划、确定应对措施提供重要依据,保障节假日期间轨道交通安全顺畅运行。在分析节假日客流变化趋势的基础上,根据历史客流变化趋势获得基准客流;基于当前客流量水平,构建ARIMA-GARCH模型,预测轨道交通未来节假日各时段客流量。基于苏州轨道交通2018年与2019年的历史客流数据,对方法进行验证分析。结果表明,该方法能有效识别节假日客流特征,降低客流预测前期工作,并实现城市轨道交通节假日各时段客流预测。     

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。