城市轨道交通客流预测问题分析及建议

目前我国城市轨道交通客流预测中,普遍存在着规划阶段的预测结果与运营之后的实际客流有较大差异、实际客流远小于远期预测客流、不同机构预测的客流量离散性较大的问题。在分析形成这些问题原因的基础上,提出了利用政策协调和控制城市规划与交通规划的共同发展、尽快建立我国城市城市轨道交通客流预测完整体系、加强城市交通基础数据调查等改善城市轨道交通客流预测的一些建议。     

城际轨道交通旅客票价与客流量敏感性分析模型

城际轨道交通票价作为影响客流大小的关键敏感性因素,关系到客流预测的准确性。为明确城际轨道交通票价与客流的关系,本文提供一种基于均衡模型的票价敏感分析方法,通过对平均运行时间、花费价格及其他影响因素分析,建立效用函数,计算效用值;依据客流均衡配流模型,得到各类交通方式均衡状态下客流量;在此基础上,利用灵敏度分析模型得到不同方式出行票价与客流量的关系;最后以杭绍城际轨道交通线为例进行票价敏感性分析,研究结果表明,该模型与算法具有较高的可靠性。     

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。     

城市轨道交通新线接入客流精细化预测模型

随着城市轨道交通的不断发展，每年都会有不同类型的新线或者延长线投入运营。新线接入不仅会改变原有轨道交通路网的拓扑结构，影响乘客出行路径选择，而且对客流时空分布有较大影响。以工程可行性研究报告中新线车站的开通年全日上下车人数为依据，采用改进的双约束重力模型实现新线车站相关OD客流量全日预测；建立路网及车站的分时进出站规律模型，实现新线相关OD客流量的精细化预测；采用加权平均法对既有车站OD客流量进行预测，并分析挖掘历史新线接入前后既有车站客流的变化规律，实现预测优化调整。提出的预测方法不仅可应用于新线接入前，为新线接入后的运营安全和科学高效的调度指挥提供有力支撑，而且可用于轨道交通线路规划阶段客流分布预测仿真。     

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。     

新线接入条件下的城市轨道交通网络起讫点客流量预测模型

新线接入将导致城市轨道交通网络连通性等特征发生一定的变化,影响相关线路的客流分布,进而需要对客运组织和行车组织做出调整.分析不同类型新线接入的影响,采用站点进出站客流量数据来表征土地利用变化,通过站点分类与匹配,构建站点进出站客流量预测模型;在此基础上,对网络起讫点矩阵进行区域划分,结合每个区域客流的特点,分别构建相应的客流起讫点预测模型,并以深圳地铁11号线接入作为实际案例,来验证模型和方法的有效性和适用性.验证结果表明,新线接入后的客流分布预测以及客流影响评估,有助于运营管理部门分析掌握新线接入后的实际客流变化情况,以制定与优化相关线路的运输组织方案.     

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。     

城轨交通断面客流与运力配置适用性研究

城市轨道交通最大断面客流量是配置列车运力的决定性因素,但客流的波动性和不确定性将导致断面客流量发生随机变化,路网结构稳定时,其值服从某种统计规律变化。文章首先通过最大断面客流量数理统计、参数估计、假设检验等步骤,研究断面客流量的概率分布分析方法,掌握其内在变化规律;然后基于统计规律,建立适应客流变化的运力配置方法,提高运力配置计划的编制水平;最后以2011年北京地铁1号线双休日客流数据分析为案例,对最大断面客流变化趋势、运力调整等提出合理化建议。     

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。     

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.     

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。     

基于上海轨道交通刷卡数据的乘客出行模式研究

乘客出行模式研究是深入认识城市交通的基础性工作,也是交通规划的重要技术支撑。基于上海轨道交通刷卡数据分析网络客流特征,以轨道交通出行全过程出行链视角对进出站客流量、站间客流量、乘距等出行要素的空间模式开展研究,发现上海轨道交通进站和出站客流量分布均呈现对数正态分布特征,乘客乘距服从负二项分布特征。研究同时发现,相比于幂律分布,上海站间客流量分布更加适合采用对数正态分布拟合。此外,工作日客流和周末客流在空间分布总体形态上较为接近,工作日客流分布更为集聚,周末客流分布则更为离散。     

基于分形插值方法的城市轨道交通车站客流拟合与仿真

城市轨道交通车站客流量的变化具有复杂的非线性特点,通过对某些车站一天的客流量时间序列的分析,发现其客流量的变化具有自相似性,并且满足某种拟周期性。本文采用迭代函数系统模型描述城市轨道交通车站客流量的变化特征,用计算机自动求解该迭代函数系统的相关参数,在此基础上采用分形插值的方法模拟产生动态的客流。通过与实际客流调查数据的对比分析可以看出,该方法模拟产生的客流不仅与实际客流较好地吻合,而且能更好地描述客流的非线性特征。     

城际列车开行的运营管理探讨

通过对城际列车历年来的旅客运输资料进行分析与归纳，找出客流波动的内在规律和成因，预测其未来客流量；通过市场调查，对旅客职业构成、旅客出行偏好、出行目的等诸方面进行统计分析，预测其未来客流构成。在此基础上提出城际列车营销对策。努力提高铁路运输企业的经济效益。     

基于IC卡刷卡数据的深圳市轨道交通站点活力研究

基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。研究结果表明：深圳轨道交通网络的客流分布极不均衡,少数站点占据了大量的轨道交通客流量,前10的站点客流比重为19.64%;不同类型的站点客流模式存在显著差异,工作日和非工作日客流模式也有所不同。深圳轨道交通网络活力相对匮乏的站点比重较大,超过60%,非工作日轨道交通网络的客流活力明显优于工作日。     

基于AnyLogic的地铁站台客流引导方式优化

为避免地铁车厢客流过度集中,引导站台乘客分散乘车,文章以地铁各车厢客流均衡为目标,以均衡度标准差为指标,综合考虑车厢现有人数、候车人数及预计下车人数,优化地铁站台客流引导方式。通过AnyLogic仿真软件,模拟广州地铁珠江新城5号线站台条件,对比了客流量范围在12万人/日～60万人/日条件下,不同引导方式对车厢乘客分布不均衡度的影响。结果表明,地铁站客流量达到24万人/日时,考虑预计下车人数的站台客流引导方式下的车厢客流均衡度标准差明显提升;与不考虑该站下车人数的引导方式相比,客流均衡度标准差提升幅度最大达到25.6%,相比人工引导方式的提升幅度达53.6%,有效提升了地铁精细化服务能力。     

基于非参数回归的城轨实时进出站客流预测

为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进行判断,从而确定合适的非参数模型状态向量;再次,根据K近邻样本与预测目标的客流量差异性,设计基于权重加权的预测算法;最后利用广州市城轨客流数据对预测模型进行精度分析,对全网站点多天的预测结果显示:全天平均绝对百分比误差均在2%以下,分时平均绝对百分比误差均在14%以下,表明模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

高铁站房不同时段功能及客流转换体系研究——以京张高铁崇礼支线太子城站为例

随着我国高速铁路的快速发展,高铁车站的设计重要性凸显,高铁在不同时段客流量的变化,对站房规模、候车环境和人们的出行质量具有较大的影响.京张高铁是老京张铁路的替代和延续,具有重要的历史、文化、经济意义,其站房设计因为加入了奥运因素,需要同时满足奥运、非奥运期间的流线和功能,导致站房在不同时段的客流量和客流需求具有较大的变...     

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。     

北京市郊铁路城市副中心线客流特征分析与思考

北京市郊铁路主要利用既有及规划铁路资源,服务中心城区、副中心与多点新城、城镇组团和跨界地区之间的快速通勤联系及旅游出行。近年来,城市副中心线客流量呈现不断增长趋势,但相较于地铁客流仍存在较大差距,具有较大提升空间。文章基于北京市副中心线的客流特征及相关影响因素分析,提出客流量提升建议,相关建议可为国内其他城市市郊铁路的客流培育提供一定的参考和借鉴。