深圳轨道交通5号线客流特征分析

深圳地铁5号线南延线对支持前海合作区的建设及加快前海、蛇口片区的发展具有重要意义。分析客流特征可为行车组织提供有力支撑,更好地指导运营组织工作。根据深圳轨道交通5号线客流预测报告,对其各设计年限的全线客流总体指标、远期客流时段分布及车站客流特征进行分析。着重分析各设计年限高峰小时断面客流的时段性和不均衡性,根据客流预测结果站间OD数据,得出客流流动特征规律,对设计行车组织与运营管理的技术方案具有重要的导向作用,并为其他城市的轨道交通客流特征分析提供参考。     

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。     

地铁车站设计中的客流参数研究

在地铁车站设计中,客流是众多车站部位规模和能力核算的重要参数。本文从地铁运营管理和功能疏散的角度,深化研究,提出超高峰客流量、最高聚集人数、紧急疏散人数三个参数指标．为地铁车站设计提供重要科学依据。     

深圳市轨道交通客流特征分析及启示

为增加轨道交通客流、完善运营组织方案并提高轨道交通服务水平,基于深圳市轨道交通网络运营现状,从网络、线路、车站三个层次分析轨道交通客流发展规律和时空分布特性。针对轨道交通规划设计及运营提出几点建议：考虑车站周边开发强度对客流的影响,不断完善车站周边配套设施;根据客流特征采取相应的行车组织方案;做好换乘站设计,满足乘客换乘便捷性、安全性和舒适性要求;重视步行和自行车交通系统规划设计,为乘客提供舒适的接驳环境;完善公共汽车交通接驳设施等。     

北京市轨道交通车站客流时空分布特征

轨道交通线网客流特征实质上是车站客流时空分布叠加及交换的效果体现,通过分析车站客流的波动性,发现北京轨道交通系统在不同时间维度和区域范围均呈现出明显的不均衡特征。针对车站特点进行聚类分析,归纳出周边不同用地类型的车站客流时空分布差异性特征规律,并进一步分析了进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征。在此基础上,对北京市轨道交通发展提出应建立多层次的轨道交通系统和多样化的轨道交通运营组织方式;重视换乘站在网络中的合理布局,改进换乘站设计与运行组织;结合车站区位特征制定差异化接驳服务等建议。     

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。     

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.     

上海轨道交通1号线客流特征研究

伴随上海轨道交通的发展,轨道客流不断增长,在城市交通中的地位越来越重要,但随之而来的是服务水平下降,高峰时段严重拥挤.主要利用地铁运营公司的统计数据和交通卡刷卡原始数据对现状客流最大的轨道交通1号线进行客流的特征分析,分析客流在时间、空间、断面以及站点上的不均衡特征,寻求一般规律,希望能为运营管理和未来预报提供支持和建议.     

上海轨道交通1号线客流特征研究

伴随上海轨道交通的发展,轨道客流不断增长,在城市交通中的地位越来越重要,但随之而来的是服务水平下降,高峰时段严重拥挤。主要利用地铁运营公司的统计数据和交通卡刷卡原始数据对现状客流最大的轨道交通1号线进行客流的特征分析,分析客流在时间、空间、断面以及站点上的不均衡特征,寻求一般规律,希望能为运营管理和未来预报提供支持和建议。     

基于区间客流推算的城市轨道交通多车站协同限流研究

城市轨道交通成网条件下,研究运输能力紧张区间的多车站协调限流,对车站合理安排客流组织、运输组织、协调列车运能需求与供给、提高乘客出行质量具有重要意义。本文给出了区间客流来源的推算方法、高峰小时内超高峰时分的推算方法以及限流车站和限流时分的确定方法,然后以成都地铁现状1号线工作日早高峰小时客流断面为例,提出了现状条件下全网阶梯式限流客流组织方案,发现高峰小时内客流断面均衡性得到了有效改善。因此,基于区间客流推算的多车站协调限流能为轨道交通成网条件下高峰时期客流组织工作提供依据和参考。     

成都市轨道交通客流特征分析及启示

成都市轨道交通刚刚起步,正在追赶高速发展的城镇化进程和较为清晰的城市空间布局。基于2010—2016年轨道交通运营客流数据,分析成都市开通轨道交通线路七年来的客流变化特征和成长规律,涉及客流总量、客流强度、换乘系数、换乘客流量、线路断面流量分布、进出站客流时间分布等。比较成都与北京、上海、广州等中国超大城市的轨道交通客流水平、增长步伐、变化趋势,总结成都市轨道交通客流与城市空间结构的关系,探讨对成都市轨道交通规划建设工作的启示。     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.     

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。     

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。     

基于常规公交的轨道交通站点吸引范围研究

在进行城市轨道交通规划与运营优化时,需要对客流进行分析,其中确定城市轨道交通站点的吸引范围属于关键性问题。考虑到不同用地性质的轨道交通站点承担的交通功能不同,对城市轨道交通的站点进行分类,建立基于聚集效应的城市轨道交通站点客流吸引范围模型,并通过实例进行分析,得到轨道交通站点对常规公交客流的合理和最大吸引时间,从而确定不同类型站点的客流吸引范围。     

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如何实现城市轨道交通和土地利用的动态一体化规划,成为目前城市发展中亟需解决的问题. 本文首先利用GIS系统分析了北京地铁1号线站点周边的土地利用现状,结合地铁1号线现状客流情况,对其存在的问题进行了分析. 然后从轨道交通建设对周边土地利用的潜在影响,和土地利用规划对轨道交通客流的影响两个方面,探讨了轨道交通和土地利用的互动关系. 最后给出了轨道交通沿线土地利用规划的建议.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

城市轨道交通网络客流大数据可视化

客流分析是轨道交通运营组织的基础,传统的客流分析方法无法从海量的乘客历史出行大数据中提取与挖掘乘客出行规律和特征。大数据可视化为获得洞察大规模复杂客流数据能力提供支撑。基于城市轨道交通网络实际运营需求,从客流认知、可视化、人机交互的综合视角出发,基于GIS地图、网络迁徙图、日历图、散点图、弦图等可视化图形,研究大规模复杂网络OD客流、断面、进出站和换乘客流大数据可视化的运营需求关键技术与实现方法。对上海城市轨道交通网络客流大数据进行实例分析,可视化展示结果有利于运营管理人员掌握网络客流时空变化特征以及演变规律,为制定科学行车与客运组织方案提供决策依据。