广州至珠海城际快速轨道交通客流预测

基于对广州至珠海城际快速轨道交通功能定位与客流特征的分析，提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想以及基于四阶段的客流预测技术路线。用客流分配组合模型，对广州至珠海城际快速轨道交通进行了客流预测，获得了线路全日客运量、客运工作量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

城市群轨道交通方式划分非集计logit模型

以城市群轨道交通方式划分为研究对象,根据城市群轨道交通特点,提出将城市群客流分为城区客流和城际客流,分别预测其轨道交通分担率.利用非集计模型的基础理论,选取时间、费用与个人收入的比值作为效用函数的特性变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,建立了应用于城市群交通方式划分的非集计模型.并以长株潭城际轨道交通方式划分为例,进行了参数估计和轨道交通分担率的预测.     

沈阳至铁岭城际快速轨道交通客流预测研究

基于对沈阳至铁岭城际快速轨道交通功能定位与客流特征分析,提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想,以及四阶段客流预测的技术路线.通过客流分配模型,对沈阳至铁岭城际快速轨道交通进行了客流预测,获得线路全日客运量、平均运距和高峰小时最大断面客流量等客流预测指标.     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

上海市轨道交通客流预测理论方法研究

加强城市轨道交通客流预测理论方法的研究是提高客流预测准确性的重要手段之一。结合过去20年上海市轨道交通发展的实践经验和教训,总结了影响轨道交通客流预测精度的因素。对轨道交通客流预测的理论、方法和参数进行了深入研究,重点分析了客流预测在理论研究和模型方法改进方面应注意的问题和研究的方向,并指出客流预测参数取值存在的问题。最后,提出在预测技术方面未来的研究方向,以提高轨道交通客流预测的准确性。     

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以瓶颈模型在高峰期轨道交通客流平衡中应用不足为切入点,针对具有潮汐客流特征的轨道线路,给出能够反映不同站点出行特征的弹性瓶颈概念,并以此为基准,提出弹性“瓶颈”平衡模型。首先,扩充了拥挤风险费用的定义,建立了更加符合实际的高峰期不同轨道交通站点不同时段的出行费用模型;其次,建立轨道交通高峰时段计算方程,分析不同站点的高峰时段特征;再次,结合轨道交通站点的弹性特征,构建了高峰期轨道交通客流的弹性瓶颈平衡计算模型;最后,通过模型计算求解,对比分析模型分析结果与土地价值的空间递减性之间的相似度,以验证弹性“瓶颈”模型的合理性.     

基于元胞自动机的轨道交通客流拥堵传播研究

随着轨道交通网络化运营的发展,客流拥挤己成为大城市轨道交通常态.本文基于元胞自动机建立轨道交通大客流拥堵传播仿真模型,研究通勤大客流情景下城市轨道交通车站与区间拥堵状态传播问题.该仿真模型克服平均场理论的局限,通过建立局部交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用,定义列车满载率作为传播强度的衡量指标.从网络层、线路层和车站层构建指标,定量分析大客流拥堵传播规律.结果表明,本文模型可用于分析可预见性的大客流,预测客流在轨道交通网络中的传播规律,为客流控制策略的制定和评价提供依据.     

基于XGBoost的轨道交通短时客流预测精度分析

短时客流预测是轨道交通运营调度中的先导工作,其中短时预测的时效性尤为重要,预测中既要保证预测精度同时也要提升预测效率,提出基于集成学习的XGBoost算法进行轨道客流预测.以西安市地铁二号线AFC刷卡数据为例,在数据预处理过程中发现特殊节假日、休息日及工作日具有不同的客流特征,在工作日客流波动更为剧烈,因此,采用工作日客流量进行验证.将预测结果与BP神经网络模型、ARM A模型进行对比,结果表明:XG-Boost算法具有更高的预测精度,同时计算时间更短.研究结果可为制定轨道交通动态运营提供参考,同时,将机器学习运用到客流预测中也能增大预测方法的可选择性.     

南京市地铁1号线开通初期客流预测

为了对南京市地铁1号线开通初期进行精准的客流预测,以规划地铁1号线沿线车站1km半径范围内的51个交通小区为研究重点,进行了5类个人出行调查,利用四阶段法建立交通模型进行预测分析。在交通方式预测阶段,利用交通意向调查数据建立了轨道交通转移率模型,得到轨道交通OD预测结果。最后,将预测结果与实际客流进行比较,说明客流预测精度较好,验证了所使用的出行调查和模型方法的合理和有效性。     

轨道交通拥挤传播速率量化模型研究

轨道交通作为综合客运交通系统的骨干,影响着城市客运交通乃至社会经济的正常运转,对其大客流拥挤传播规律的研究有助于提高轨道交通系统的运输安全和效率.以往学者研究的大客流传播模型中往往参数量化缺失或者缺乏实际意义,因此,本文着眼于量化大客流传播模型中的参数,旨在构建客流影响下的拥挤传播模型.首先,分析大客流传播模型中参数及其影响因素,阐述现有传播速率量化模型;其次,以客流的不确定性作为研究对象,分析客流传播特征;再次,通过轨道交通客流数据量化模型参数相关的客流和列车剩余载客能力,界定大客流影响阈值;然后,构建考虑客流因素的传染病模型,量化拥挤传播速率,据此分析客流对轨道交通拥挤传播的影响;最后,以北京地铁13号线为例,比较不同时段、不同换乘情况下其大客流拥挤传播影响范围的差异,分析其原因,从而为优化轨道交通系统的服务水平及大客流事件应急处置提供参考和借鉴.