西安地铁二号线一期运营客流特征研究及改善建议

本文以西安地铁二号线一期为研究对象,通过对线路客流特征的分析,剖析其客流发展和分布规律,为增加客流、改善运营服务提供支持。本文根据匝机OD及居民出行调查等数据,对客流总量、客流强度、出行目的、时间分布、运距分布、车站集散量、断面客流量、接驳交通方式、接驳耗时等客流特征指标进行了统计分析,结果显示指标值基本反映了本地居民的出行规律和地铁单线运营的客流现状特点;根据车型、车辆编组以及发车间隔对线路运力进行了核算,结果显示线路运力与客流时间分布基本一致,但工作目、周末日运力配备和客流量变化趋势相反,需引起重视。最后,本文建议西安地铁通过加快地铁成网建设、完善车站接驳设施等手段扩大客流吸引范围,从而增加客流规模;通过探索中心站等管理模式建立站务人员的灵活调配机制,确保运营服务适应客流空间分布不平衡的需求。     

城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析

中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。     

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对奥运期间北京市道路网运行情况进行跟踪监测和综合分析,是保障奥运交通运行和总结奥运交通运行特征,评价各类奥运交通保障措施的重要手段。本文首先介绍道路网运行分析的基础——交通拥堵评价指标体系,主要包含综合指标和特征指标。结合拥堵评价的综合指标和传统的速度指标,以北京市浮动车系统采集到的大量数据为基础,从拥堵强度、拥堵空间分布、拥堵时间分布、路网速度 “四维”角度,对北京市五环路及其以内快速路、主干道、次干道和支路在奥运前、奥运会赛事期间和残奥会赛事期间道路网运行状况进行对比、分析。结果表明,奥运期间路网整体处于“畅通”等级,各等级道路运行速度明显提高,奥运交通保障措施综合作用效果显著。     

北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

为了应对城市轨道交通快速建设带来的客流规模及分布的变化,有必要对线网客流变化趋势及成长规律进行研究。以北京市轨道交通系统IC卡数据为基础,从客流量的空间、时间分布等角度分析轨道交通网络化运营客流特征。分析轨道交通新线开通产生的诱发客流和转移客流,揭示新线开通对既有线路客流分布的影响。最后,从线网规模、线位、线网布局等方面归纳轨道交通线路及线网客流成长的一般规律。     

基于Wi-Fi探针的地铁客流预测研究

在城市轨道交通日常运营中,随着车站客流量的逐年增长,为了避免人群拥挤导致的安全问题,地铁车站客流量的准确预测存在重要的现实意义.通过对Wi-Fi探针的采集原理、源数据处理进行分析,对Wi-Fi探针间的关系进行关联分析,构建BP神经网络客流的预测模型,最后以算例验证Wi-Fi探针技术采集数据及客流预测模型的有效性和可行性,并以某地铁站采集到的数据为例进行验证.实验结果表明,Wi-Fi探针技术采集到的数据可以满足客流预测的需求,基于Wi-Fi探针的地铁客流预测模型有效.     

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分析了奥运交通客流及其组织的特点，介绍了历届奥运会交通组织的经验与教训；论文结合奥运交通的要求，简介了北京奥运期间城市交通规划的基本思想和实时设想；从公共交通发展计划、交通需求管理、交通组织的安全保障等方面提出了搞好奥运交通组织，确保实现“最出色奥运会”目标的具体措施。     

西安地铁二号线客流预测后评估

统计西安地铁2~#线客流预测数据和现状客流数据,进行客流预测后评估。在充分地考虑了轨道交通客流预测不确定因素的前提下,对比分析了日均客运量、高峰小时客运量、高峰小时单向最大断面客流量、客运周转量、平均乘距、车站进出站客流、时间分布特征。解析目前城市轨道交通客流预测中的不足,分析了影响客流预测精确度的因素,探讨今后改进城市轨道交通客流预测的思路。     

基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组设计

根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本.     

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第29届奥运会期间,北京交通面临来自大量的赛时观众、游客出行的奥运需求以及城市自身的交通需求,交通形势严峻。做好赛时交通供给的主要方式之一—城市公共交通的保障工作成为奥运会顺利进行的前提。本文在研究常规和赛时需求管理政策下的公共交通客流特征的基础上,分析其客流在高峰日和开闭幕式的时间分布与场馆周边、大型集散枢纽和通道的时空分布特性,分别针对公共（电）汽车、轨道交通和出租汽车提出公共交通系统交通保障方案,运用公交模型核算赛时城市公共交通运力供给能力,证明公交系统有足够的服务水平和能力,满足奥运举办和城市运行的交通需求。     

城市轨道交通换乘优化研究

城市的高速发展伴随着交通需求的迅速增长,随着乘车客流量的增加,如何高效的换乘是现代研究的热点。通过对城市轨道交通客流量的分布特点以及影响交通换乘效率因素的分析,建立了换乘乘客在换乘站等待换乘的最小时间的优化模型,从而提高乘客换乘的效率,减轻换乘站的承载客流压力。     

Analysis on Beijing Subway Flows during the 29th Olympics

During the Beijing Olympics, as a major mode to support the urban traffic, Beijing subway adopts a series measures to give the guarantee to smooth operation of traffic, which include designing specific train schedule and extending the operation time of subway lines. Viewed from the characteristics of passenger flow in temporal distributions especially the opening and closing ceremony day and directional distributions such as the stations around competition venue, this paper analyzes the variety of the traffic flow of Beijing subway. The results indicate that the influence on passenger volumes from the Olympics is significantly associated with the layout of Olympics stadiums. Subway passenger volumes in central districts experience little increase both in weekdays and holidays. In the other aspect, the passenger flow have little rise in weekdays but reach a much higher amount in the holidays.     

基于SARIMA 模型的北京地铁进站客流量预测

通过对北京地铁2013 年5 月~7 月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京 地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列（SARIMA）模型对北京地铁 进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预 测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型 适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特 点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议.     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流，缓解高速公路交通拥堵现象，本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型。首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵，并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度；然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征，随后输出预测结果；最后，将某高速公路交通流数据用于工作日和节假日两组实验。结果表明：集成深度学习模型比单一模型预测高速公路交通流的效果要好，工作日的高速公路交通流预测精度远高于节假日，本文模型将平均绝对误差由 6.40辆·(20 min)-1 降到5.450辆·(20 min)-1，说明考虑多种因素可以提升高速公路交通流预测精度。     

基于时段分布的市郊轨道交通车站滞留客流分布算法

市郊轨道交通车站滞留客流的分时段预测,关系到运营计划的调整、乘客出行 方式的选择、出行时间的预估等,尤其对市郊线路快慢车模式下开行方案的优化具有重 要意义.首先引入出行方式角度费用理论,分析了乘客公交出行与地铁线路形成的角度费 用,构建了角度费用模型Anglecostm,n k ,计算乘客的流失率VPn ,进而确定因滞留客流达到 阈值而导致的乘客流失量.其次,以AFC获取的客流数据为支撑,结合角度费用模型对乘 客流失量的计算,提出了一种基于时段的滞留车站客流分布预测方法,接着分析了站台 候车客流与通过列车实际载客情况两者之间的客流交互规律,提出了候车客流-列车载 客量影响动态交换模型,并分析和研究该模型求解算法.最后,以某市郊线路进行实例演 算,预测结果可为轨道交通开行方案优化提供理论和方法支持,对运营计划临时调整,客 流预测及引导模型的补充等提供参考.     

基于客流加载的城市轨道交通网络关键点分析

在城市轨道交通网络化运营中,节点重要度的有效评估对优化网络结构、提高网络运营效率具有十分重要的意义。以网络节点为研究对象,改进经典space L模型,考虑运用同异站台换乘构建网络拓扑结构,建立客流均衡分配模型,基于复杂网络理论,提出网络客流加载条件下车站节点重要度的3个评价指标,分析各指标与实际客流的相关性,得到节点重要度的综合测算模型。以北京地铁网络进行实例分析,结果表明客流加载条件下的节点重要度更符合地铁网络的运营实际。     

基于周期运行图的城市轨道交通行车组织分析

基于周期运行图的行车组织模式主要特点为规律化、模式化、简单化,通过分析客流预测对行车组织的影响,以福州市轨道交通1号线为背景,结合该线路客流特点,对基于周期化运行的列车运行图通过能力、高断面客流高峰小时列车开行对数及发车间隔等行车组织相关问题进行研究,研究结果对未来福州市轨道交通1号线运营组织具有一定的实用价值。     

东京、首尔轨道交通客流成长规律与特征分析

为研究大城市轨道交通客流发展趋势及线路高峰小时断面客流特征,选取东京地铁、私铁及首尔地铁的多条线路,调查了从运营初期至2000年的客流数据。通过趋势图分析,总结并验证了位于建成区范围的轨道交通线路遵循＂客流追随型＂成长的一般规律;而位于外围新开发区域的轨道交通线路遵循＂客流引导型＂成长的一般规律。对比分析东京典型轨道交通线路断面客流资料,得到该市轨道交通线路高峰小时高断面客流位于环线及大型换乘枢纽附近,高断面高峰小时系数在24%~35%的结论。     

奥运期间公交运营综合调度优化模型

奥运期间公交客流运输峰值变化后的调度管理受到人文奥运、绿色奥运的约束。以乘客满意度反映人文奥运的条件约束,以运力的成本最低、效率最大为实现绿色奥运的优化目标,而建立奥运期间公交客流调度优化的数学模型．可使各条线路在客流峰值变化的互补下实现综合平衡与优化。