城市轨道交通新线接入客流精细化预测模型

随着城市轨道交通的不断发展，每年都会有不同类型的新线或者延长线投入运营。新线接入不仅会改变原有轨道交通路网的拓扑结构，影响乘客出行路径选择，而且对客流时空分布有较大影响。以工程可行性研究报告中新线车站的开通年全日上下车人数为依据，采用改进的双约束重力模型实现新线车站相关OD客流量全日预测；建立路网及车站的分时进出站规律模型，实现新线相关OD客流量的精细化预测；采用加权平均法对既有车站OD客流量进行预测，并分析挖掘历史新线接入前后既有车站客流的变化规律，实现预测优化调整。提出的预测方法不仅可应用于新线接入前，为新线接入后的运营安全和科学高效的调度指挥提供有力支撑，而且可用于轨道交通线路规划阶段客流分布预测仿真。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

城市轨道交通新线接入对既有网络 客流分布的影响

以城市轨道交通新线接入对既有网络客流影响为研究对象,深入研究相关理论与方法,基于接入轨道交通网络的新线特点、接入位置等因素,提出接入轨道交通既有网络市区贯穿型线路、市区环状型线路、郊区延伸型线路3种新线类型,分析不同新线类型接入后对既有轨道交通网络客流分布的影响以及引起客流分布变化的原因,主要有:网络规模的扩张、土地使用性质的改变、网络连通性增强3个原因,并通过选取北京既有网络中的4号线为典型案例,分析不同类型的线路接入对4号线的客运量、换乘量以及断面客流量的影响,从而得出城市轨道交通新线接入对既有网络客流分布的影响机理。     

基于非参数回归的城轨实时进出站客流预测

为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进行判断,从而确定合适的非参数模型状态向量;再次,根据K近邻样本与预测目标的客流量差异性,设计基于权重加权的预测算法;最后利用广州市城轨客流数据对预测模型进行精度分析,对全网站点多天的预测结果显示:全天平均绝对百分比误差均在2%以下,分时平均绝对百分比误差均在14%以下,表明模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

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。     

基于土地利用的城轨新站点客流预测方法研究

城市轨道交通线路规划、设计和建设全过程年限较长,在此期间土地利用规划通常多有调整,导致工可研阶段的客流预测结果难以支撑新线开通时运输计划编制等运营管理工作。提出一种基于土地利用的城轨新站点客流预测方法,首先研究城轨站点周边人口岗位数据统计方法,其次提出人口岗位比、人口岗位总数和站点可达性指标概念,基于K近邻非参数回归预测方法构建进出站量预测模型,最后依托广州地铁客流数据对模型进行精度分析。结果表明,所有站点进站量预测的平均绝对误差占平均实际进站量的19.0%,进站量大于2万人次的站点平均相对误差为16.0%,所提方法可为城轨新线开通后运输组织提供决策依据。     

基于AFC数据的城轨站间客流量分布预测

基于轨道交通自动售检票系统(Automatic Fare Collection,AFC)统计获得的集计型客流数据,依据行为分析理论,提出1种适用于路网结构变化条件下的城轨站间客流量分布预测模型。首先,基于随机效用最大化理论,构建乘客目的地选择模型,选取终点站吸引客流量、列车运行时间、乘客在站换乘时间、乘客换乘次数、起终点站的线位关系和站点属性6个指标构建效用函数,以反映目的地吸引力、城轨服务水平、起终点站之间的线位匹配关系等对乘客目的地选择行为的影响,在此基础上,建立站间客流量分布预测模型;然后,利用代表个人法将AFC数据转化为非集计型数据,基于WESML(Weighted Exogenous Sampling Maximum Likelihood)估计方法,实现对目的地选择的非集计预测模型的参数标定。采用广州地铁6号线开通前后的AFC数据,对该预测模型的预测效果进行检验。结果表明:在新线接入导致地铁线网结构发生变化的条件下,全线网站间客流量分布预测的平均绝对误差仅为36人,因此该预测模型具有较高的预测精度。     

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。     

大型活动期间地铁车站客流预测方法研究

以中国进出口商品交易会(广交会)为研究对象,对大型活动期间地铁车站客流组成及其分布特征进行了分析,并基于历史客流数据提出广交会期间车站客流量的提取方法.基于灰色预测理论构建了广交会期间地铁车站客流量预测模型,依托2018年秋季广交会期间地铁车站客流数据对该模型进行了验证.结果 表明,所提方法可高精度预测广交会期间的地铁车站客流量.