基于AFC数据的南昌轨道交通车站精细化分类

为满足城市轨道交通车站精细化客运组织需求,对车站进出站客流特性进行有效的分类管理。结合自动售检票系统(auto fare collection,AFC)采集的进出站客流数据,从车站进出站客流总量及时序特性方面入手,提出一种基于K-means算法的双层规划聚类方法对全线所有车站进行聚类并划分车站类型。首先以车站进出站客运总量为特征指标进行上层聚类,得出不同客运规模的车站大类;然后考虑车站进出站客流的时变特征,根据不同时段内的客流变化特点构建特征向量进行下层聚类,识别车站客流的时序分布特性。研究结果表明：利用本算法得到的分类结果与实际高度吻合,不同类别车站在客运规模和时变特性上差异明显。双层K-means聚类分析算法通过把握客运规模和客流时变特征,对车站进行精细划分,为车站的客运组织提供依据。     

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。     

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。     

基于客流流线的城市轨道车站安全可靠性评价模型

为解决城市轨道交通车站运行安全可靠性科学评估的问题,从概率论的视角,以城市轨道交通车站乘客、交通服务设施、列车构成的系统为研究对象,对城市轨道交通车站安全可靠性进行了定义。结合城市轨道交通客流流线特征,建立了城市轨道交通车站节点安全可靠性评价模型和基于权联模型下的车站系统可靠性评估方法。以重庆轨道交通3号线两路口站为例,应用评价模型与方法,计算两路口站进出站节点安全可靠性和车站整体系统的安全靠性。结果表明:重庆轨道交通3号线两路口站进出站节点的安全可靠性为92.2%,整个车站系统的安全可靠性为90.4%。     

城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测

针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。     

苏州市轨道交通客流时空分布特征

为对已开通线路较少的地级市城市轨道交通客流特征进行研究,选取苏州市轨道交通作为研究对象,对其客流的时间分布特征和空间分布特征进行分析。时间分布的研究主要包括对网络客流、线路客流和站点客流的时间分布特征的分析;空间分布的研究主要包括对进出站客流和断面流量的分析。研究发现,从时间分布来看,苏州市轨道交通全网客流的高峰小时系数较高,1号线的早晚高峰系数均高于2号线;同时,居住和居住主导型车站的高峰小时系数最大,商业中心类车站高峰小时系数最小。从空间分布来看,1号线主要承担通勤客流,2号线承担的客流类型则较为分散。     

进出站闸机优化布局对地铁车站客流疏导的案例分析

介绍了上海轨道交通9号线漕河泾开发区站的客流状况,分析了该站在营运中存在的问题.提出了漕河泾开发区站客流快速疏导的对策及进出站闸机的优化实施方案.认为合理的进出站闸机布局设置可有效地对车站客流起到疏导作用.     

城市轨道交通车站闸机运用优化研究

随着城市轨道交通的快速发展和运输需求激增,大客流状态及伴随的客流潮汐现象逐渐成为城市轨道交通运营中的常态化现象,目前根据经验判断并制定车站闸机运用方案具有一定的主观性和控制滞后性。以车站客票数据为基础,分析车站进出站客流时间分布的典型特征、客流潮汐特性和闸机运用的不均衡性特性。提出利用出站高峰时段客票数据来计算车站闸机实际通行能力的有效方法,考虑闸机运用均衡性和客流控制需要构建数学模型,通过C#编程进行局部枚举获得闸机运用的优化方案,并通过以H站某节假日闸机运用优化算例分析,表明该模型和方法能够提升车站闸机运用的均衡性和客流控制的有效性。     

基于Anylogic的地铁车站客流仿真分析

采用Anylogic仿真软件，从流畅性、时效性及舒适性3个方面，对地铁车站进行客流优化研究，以地铁车站乘客平均排队人数、平均逗留时间及区域密度3项指标分析和评价客流组织方案。具体以兰州地铁西站什字站为例，建立乘客进出站流线及列车进出站的人?车混合仿真模型，对兰州地铁西站什字站站厅和站台的客流进行研究，分析站内客流存在的主要问题，并针对瓶颈问题提出优化建议，从设备配置和管理措施2个方面进行客流优化。     

轨道交通车站客流预测模型研究

研究目的:通过对传统的"四阶段"客流预测方法优缺点的分析,对交通出行方式分担率预测模型进行改进,提高客流量预测的准确性,为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据.研究结论:在交通出行方式分担率的预测模型中,引入"出行者收入水平"这一概念,重新定义了交通出行方式阻抗函数,优化了传统的"四阶段"客流预测方法.以北京地铁1号线五棵松车站为例,对该车站高峰小时进出站客流进行了预测,将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比,证明了本文所提出的方法是一种快捷、有效的客流预测方法.     

城市轨道交通换乘站客流实时预测与客运组织应用

通过对比城市轨道交通换乘站历史客流清分数据,得出车站在相同特征日具有相同的客流特征.据此提出以特征日历史客流清分数据为基础,计算得到的换乘站的基本客流数据.再利用AFC系统收集的进出站客流数据修正基本客流的总体大小,利用热敏探头,视频采集等收集的车站关键通道内的客流数据修正基本客流的比例结构,最后基于这些精细化客流数据进行换乘站客运组织管理.     

城市轨道交通客流特征分析

基于交通规划原理及TransCAD软件，探讨在已知轨道交通各车站进出站客流量的条件下，如何计算站间客流量，进而分析得出断面客流量及各换乘站分向客流量指标，最后对北京市轨道交通客流特征进行了实例分析。     

重庆市轨道交通网络化运营前后客流特征对比分析

文章分析重庆市轨道交通网络化运营前后的主要客流特征,包括:进出站客流空间分布特征、区间客流空间分布特征、换乘客流空间分布特征。重点研究网络化运营后对早期开通运营线路的分流效果,对早期部分换乘量集中车站的缓解作用,在此基础上对后期的城市轨道交通规划建设提出相关建议。     

城市轨道交通车站广告设计与品牌传播力分析

城市轨道交通是城市公共交通体系中的重要的组成部分,在近年来的城市化发展中得到了极大发展.车站是城市轨道交通线路的重要节点,是进出站客流和换乘客流的聚散地.人流量大是城市轨道交通车站的基本特点.基于人流量的城市轨道交通车站内部公共空间设计、管理与经营,是城市轨道交通运营管理和经营管理的重要环节之一.就城市轨道交通经营管理而言,除了车站内的各类商业店铺之外,站厅、站台的商业广告也是重要的经营项目.广告经营为城市轨道交通企业创造了显著的经济效益,同时也提升了广告客户品牌的知名度和美誉度,也使广告客户实现了更多的经济效益.车站广告类型有静态类的、动态类的,也有视频类的.能与车站这一环境密切结合的广告设计,更有助于产品品牌传播.     

客流预测量对地铁车站造价的影响分析

在地铁工程可行性研究阶段,项目决策对地铁工程造价的影响度可达80%～90%,而客流量又是决定地铁工程必要性和可行性的重要参数。客流预测工作做得科学细致,可以使地铁修建方面的许多不合理因素得到控制。研究了客流预测量与不同发车频率下列车编组的关系,探讨了客流预测量与车站站台长度、宽度和进出站通道等的关系,分析了客流预测量对车站规模的影响,及其对车站造价的影响。     

铁路客运车站客流监测与预警系统

由于缺乏准确的实时客流数据,铁路客运车站的客运组织一直主要依靠经验来调配设备、人员等所需资源。为此,开发了铁路客运车站客流监测与预警系统,通过有效利用铁路客票预售数据、车站历史客流数据、旅客进出站实时数据、列车正晚点数据等相关数据,建立基于K均值聚类的支持向量回归机客流预测模型,实现车站每日进站客流、分时段进站客流、候车室客流的监测、预测及超限预警,方便车站工作人员随时掌握客流动态,及时根据客流变化进行设备和人员动态调配,更加精准、高效、安全、有序地开展车站客运组织作业,有助于改善车站客运服务水平,提升旅客出行体验。     

多元数据在北京轨道交通线网规划中的应用

随着城市轨道交通的发展,越来越多的难题显现出来,多元数据分析模型可为轨道交通线网规划提供定量技术手段。首先,介绍北京轨道交通多元数据库的构建,主要包括地铁AFC刷卡数据、手机信令数据、公交IC卡数据和浮动车数据等;其次,从地铁车站进出站客流特征、地铁车站换乘客流特征和线路断面客流特征三方面,阐述轨道交通现状客流特征;最后,以具体线路为例,对该线路的运营现状和线上重点车站存在的问题进行分析,并提出优化建议,展现多元数据在北京轨道交通线网规划中的应用。     

基于客流预测成果控制地铁设计规模

在城市轨道交通设计中,用好客流预测的结果对线路、车站、各系统的规模影响很大。通过西安地铁3号线规模设计实践,从全线路列车编组、线路两端车站、一般车站和换乘车站的规模设计等方面分析研究如何用好客流预测的成果,提出建议:设计时应注重敏感性分析结果在列车编组规模设计中的应用;对线路末端车站周边土地发展潜力要作充分估计;车站的规模设计要注重车站自身高峰小时客流;换乘车站的规模设计需综合考虑换乘客流的方向不均衡性及与进站客流的关系等因素。     

城市轨道交通自动检票机配置数量的研究

提出了按车站客流特征选取超高峰小时系数作为自动检票机配置计算依据.设计通行能力应考虑车站内设备布局、乘客熟悉程度和检票方式等因素的影响.对客流潮汐现象明显的车站,可采用部分双向自动检票机提高设备使用率,配置比例按进出站客流差值的一半考虑,有条件可参照类似车站统计数据确定.     

城市轨道交通上海火车站站春运客流分析及策略研究

近年来,随着上海轨道交通运营线网规模的集中扩张和居民出行方式的改变,轨道交通承担的客运负荷不断攀升.尤其在春运期间,与各火车站毗邻的换乘枢纽大站的客运组织工作也备受考验.以上海轨道交通1号线上海火车站站为例,首先对车站的客流进行分析及预测,随后将客流与车站疏散能力、列车运能相结合,找到不足之处,最后从春运前期准备工作及现场处置两方面制定了上海火车站站春运客运组织策略,为类似城市轨道交通车站春运期间的客运组织提供经验与参考.