城市轨道交通线网客流动态起讫点估计框架及关键技术

针对既有动态OD(起讫点)估计方法在轨道交通线网中适用性不强的问题,构建城市轨道交通线网客流动态OD估计框架,并讨论所涉及的关键技术。框架构建以自动售检票系统数据为基础,提取线网客流历史OD矩阵和进出站客流信息;结合乘客出行过程和历史客流OD数据,构建OD流和进出站客流间的动态流量关系;最后,通过分析客流需求和行程时间的分布特征,构建动态OD估计模型,并引入标准化均方根误差等指标评估OD估计模型的性能。     

基于IC卡数据的深圳地铁OD信息处理技术

提出了基于地铁IC卡数据计算动态OD(起点-终点)的三个基本问题:OD矩阵、O点主流向和关键OD对.并以深圳地铁为例,据此以揭示地铁数据在获取动态OD信息方面的可用性;同时建立相应的概念、准则和处理方法,为地铁客流量动态信息的获取、地铁车辆的调配、公交车辆的调配及交通规划等提供依据.     

有序样本聚类方法在城市轨道交通运营时段划分中的应用

为合理划分轨道交通运营时段并指导其开行方案,提出一种基于有序样本聚类技术的运营时段划分方法。根据统计时段内客流数据,引入单向OD(origin-destination)概率矩阵,并给出单向OD概率矩阵的时序模型和提取方法;利用有序样本聚类方法,以最优分割法量化站间客流转移规律,求解聚类方案。最后以某一轨道交通线路为例,提取时间间隔为20 min的上行OD概率矩阵时间序列,以最优分割法进行聚类,将站间客流转移规律相近的统计时段归为一类,提出目标线路运营时段划分方案。     

拥挤网络中的OD矩阵估计模型与算法

在进行OD矩阵估计时所采用的交通流分配方法通常为比例分配法和用户平衡分配法 ,但在实际的拥挤网络中 ,这些分配方法都存在着不足 本文给出了一种更符合实际的双层规划形式的估计模型 ,上层规划为最小二乘估计模型 ,下层规划为随机用户平衡模型 ,并给出了相应的启发式算法 ,最后通过算例验证了算法的有效性     

基于IC卡数据的地铁OD信息处理

提出了基于地铁IC卡数据计算动态OD信息的OD矩阵、O点主流向和关键OD对3个基本问题,并以深圳地铁为例,利用IC卡数据计算了深圳地铁OD矩阵、O点主流向和关键OD对。     

南京地铁1号线客流OD矩阵推算与特性分析

以南京地铁1号线为例,充分利用地铁站客流进出数据,运用系统平衡模型与弗雷特法迭代推算得到客流OD矩阵.在系统平衡模型的求解计算过程中,运用数学软件对系数进行求解,提高了系统平衡模型的可操作性.程序设计中引入了相关控制变量,控制OD矩阵的推算精度,提高了算法运算效率.应用统计分析工具对所得数据进行分析,从而得到地铁客流量...     

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。     

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.     

基于深度学习的城市轨道交通短时客流起讫点预测

提出了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的城市轨道交通短时客流OD(起讫点)预估模型。以实际数据为例,引入同期天气数据,对工作日的数据进行训练预测,并与长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行对比。预测结果表明:相对于LSTM模型,GRU模型不仅模型简单、收敛速度明显较快,而且在预估误差和预测稳定性等方面也略优,更适于短时客流OD的快速预测。     

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 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。     

城市轨道交通线路合理长度决策模型研究

在综合考虑城市轨道交通线路经济效益的基础上,分析了影响城市轨道交通线路长度的因素.以相对净效益最大为目标建立模型,研究速度、站间距、客流密度对线路长度的影响程度.计算结果表明:城市轨道交通线路长度、平均站间距与经济效益均呈抛物线关系,三者之间相互制约.得到了各影响因素常见组合情况下效益-平均站间距-长度关系曲线图,并举例论述了采用跨站运营时需满足的跨站客流量.     

基于综合监控的城市轨道交通全线能源管理系统研究

根据城市轨道交通线路能源管理的现状,提出了一种基于综合监控的全线能源管理系统建设模式。为了实现系统性的节能管理,建立了设备能耗与运行状态、环境和客流等影响因素之间的优化模型,并对能耗状态分析、设备状态管理、设备运行优化、节能控制、评估考核等关键技术进行了探讨。该系统能够实现节能增效,减少投资成本,推动轨道交通能源管理的标准化、数字化和智能化发展。     

新线开通对线网客流特征的影响

随着北京市轨道交通的快速发展,每年的新线开通都将对线网各线的客流分布产生较大的影响,但新线可研多注重新线自身的预测,缺乏线网整体变化的预测分析.结合线网客流变化的关键因素,探索利用新线可研和现有OD数据预测新线开通后线网客流的方法,并以北京地铁4号线开通为例进行验证,从一定程度上证明该方法的可行性和适用性.     

轨道交通车站超高峰系数 概念辨析及取值研究

轨道交通车站超高峰系数是反映车站高峰客流特征的关键指标之一,是城市轨道交通设施设计规模的重 要依据。首先对超高峰系数的概念进行辨析,指出车站超高峰系数应为车站高峰小时内最大 20 min 进出站客流量 的小时当量与高峰小时进出站客流量的比值。然后,以北京市城市轨道交通车站为实例,对其超高峰系数进行综 合分析,提出轨道交通车站超高峰系数的主要影响因素。研究结果表明：虽有约 74%的轨道交通车站超高峰系数 处于相关规范推荐值 1.1～1.4 区间,但另有 26%的车站超高峰系数处于 1.0～1.1 区间,低于规范推荐最小值;车 站周边用地性质、车站高峰小时进出站客流量及车站客流管控限流措施对车站超高峰系数的取值均会产生影响; 就业类车站超高峰系数取较大值的可能性更高;高峰小时客流较小的车站,其超高峰系数往往偏大,而高峰客流 规模超大型车站,其超高峰系数取值一般不超过 1.2;此外,轨道交通车站限流会降低其超高峰系数。     

基于动态客流的城市轨道交通列车牵引能耗分析

城市轨道交通客运量的不断增长使得能源消耗越来越大,在此背景下,从动态客流层面研究城市轨道交通列车牵引能耗对实现城市轨道交通可持续发展具有重要意义。首先建立一个基于动态客流的城市轨道交通列车牵引能耗算法流程,通过研究动态客流对列车牵引能耗的影响,初步得到动态客流和列车牵引能耗的耦合机理。以广州地铁某线路区段为例,利用城轨列车运行计算模拟实验系统进行算例分析,以动态客流为x变量,牵引时分为y变量,牵引能耗为z变量,并利用Matlab对570组模拟实验数据进行多项式拟合,并对动态客流进行灵敏度分析。分析结果表明,列车牵引能耗随着客流的增大呈线性增长关系。     

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。     

城市轨道交通站点客流不确定性研究

为提高城市轨道交通站点客流预测的可靠性,在分析客流不确定性影响因素的基础上,基于ARIMA-GARCH模型,依据南京地铁珠江路站点客流数据对客流不确定性进行建模和预测,并从预测置信区间和无效覆盖率两方面与传统的时间序列进行对比分析,研究结果表明,ARIMA-GARCH能够较好地拟合客流波动情况,为城市轨道交通运营与管理提供理论依据。     

城市轨道交通的客流吸引对策

论述轨道交通在城市客运交通系统中的骨干作用,说明客流通常是保证轨道交通社会效益和经济效益的根本.在分析轨道交通客流重要性的基础上,从票务政策、服务水平、运营管理、站点接驳和多元开发5个方面,阐述影响轨道交通客流的主要因素.从以上5个方面着手,制订轨道交通不同运营阶段吸引客流的对策,为运营企业提高自身经济效益、轨道交通充分发挥社会效益提供有力支持.