基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。     

城市轨道交通网络短时客流OD估计模型

基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination) 估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min 时,估计平均相对误差为 35.5%;为30 min 时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min 时,估计平均相对误差为 16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

城市轨道交通短时客流预测体系框架及关键技术

针对当前城市轨道交通短时客流预测系统性不强等问题,构建短时客流预测体系框架,并讨论预测过程涉及的关键技术。框架的构建以自动售检票系统（AFC）获得的数据为出发点,统计站点客流和线网客流OD矩阵两类基础客流数据;在此基础上,构建线网客流分配模型,结合视频数据、站点平面布置和列车运行时刻表三类数据,考虑乘客步行时间的影响,估计断面客流数据;接着,在分析站点客流和断面客流数据时空特性的基础上,分别预测站点和断面短时客流;利用站点客流和断面客流短时预测结果反推未来OD矩阵;同时引入GARCH模型分析预测结果的可靠性,以提高短时客流预测结果的可信度。     

基于AFC系统的苏州市轨道交通网络化客流特征分析及启示

从运营轨道线网客流中找寻规律,可以有效指导城市科学合理地预测轨道交通客流。本文根据目前苏州市AFC系统运营数据积累,从网络、线路、车站三个层面探讨苏州市轨道交通客流特征,分析目前线网客流特征,为后续预测模型的参数选择提供参考和依据,并且针对轨道交通规划设计及运营提出相关工作建议。     

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针对目前常规公交客流OD调查抽样率及准确率难以保证的缺陷,提出调查公交客流OD的小票法. 该方法可采集各站点的上下车人数及每位乘客的上下车站点信息. 本文基于小票法调查数据的基础上提出一种公交客流OD分析方法：在分析小票法原理的基础上得到乘客OD的分析算法,通过ACCESS实现乘客上车站点查询,获取公交客流OD,并通过修正和扩样,准确得到公交客流OD. 最后将公交客流OD导入 EMME中,进行公交客流分配,即可输出断面客流及各站点上下车人数等信息. 该方法在厦门市公交客流OD调查中得到运用,取得很好的效果,证明了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的轨道交通客流分布模型

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和Logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。     

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OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

客流特征视角下的轨道交通网络特征及其脆弱性

为提高城市轨道交通网络脆弱性评估的客观性, 将乘客需求特性集成到网络脆弱性的计算中; 在城市轨道交通网络Space L空间下静态拓扑结构的基础上, 以客流为权重建立了轨道交通加权网络; 基于客流指标提出了车站连接强度和加权节点介数, 用于反映动态网络结构特征, 度量节点间相互作用强度; 针对城市轨道交通网络客流的时空特性, 结合网络客流需求特性, 基于出行消耗最大容限阈值, 构建了站点故障条件下的乘客有效路径子图和网络客流的OD损失率, 进而评估城市轨道交通网络的脆弱性; 以西安城市轨道交通网络为例, 从网络客流视角分析了城市轨道交通网络特征及其脆弱性。研究结果表明: 西安市轨道交通网络具有小世界网络特性, 平均路径长度为10.7, 其中小寨站和北大街站为网络关键节点, 其车站连接强度分别为166 795、149 059, 加权节点介数分别为0.365、0.369, 这两个站点的中断对西安市轨道交通网络效率的影响分别为40.1%、39.4%;乘客出行容限阈值极大地影响着网络中站点的重要性排序, 网络脆弱性随着乘客出行容限阈值的增大而逐渐降低; 脆弱性与介数的相关性强于脆弱性与度和强度的相关性, 随着出行容限阈值的增大, 加权介数与其脆弱性的关联性逐渐降低。可见, 提出的计算指标和方法突出了客流特征与乘客需求对轨道交通网络脆弱性的影响, 能够很好地体现轨道交通网络的功能特性。      

基于乘客需求的公交客流OD采集技术研究

为了提高公交服务水平和优化公交调度,在分析现有公交客流采集技术基础上,运用单片机技术、通信技术等,提出了基于乘客需求的公交客流OD采集技术,设计了由请求单元、公交车单元、数据中心组成的采集系统,实现了公交乘客的上下车请求、站点客流数据、公交OD数据的采集,可以为公交优化调度提供基础数据。     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.     

疫情下公共交通系统通勤客流测算及优化建议——以北京市为例

在新型冠状病毒肺炎疫情的影响下,北京市的公共交通通勤出行需求显著下降,公共交通系统运营状况与正常情景存在较大差异,亟须科学测算通勤客流的空间分布和数量特征。基于百度地图慧眼提供的时空大数据,针对公共交通通勤出行群体,推算通勤OD分布。借助路径规划算法对每条公共汽车和轨道交通线路的通勤客流强度进行分区段测算。进而使用头尾分割法对公共汽车和轨道交通线路的重要性和保障等级进行划分。最后,提出疫情时期城市公共交通系统运营优化的策略建议。     

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.     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.