基于EM算法与Gauss混合模型的地铁站点类型分析

结合成都地铁 2019 年 5 月工作日的 AFC 数据,利用 EM 算法(expectation-maximum algorithm)与 Gauss 混合模型,分析成都市 156 个轨道站点客流曲线的特征差异,并结合平方和误差将其聚类为居住导向型、就业导 向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型、交通枢纽型、综合型 7 种不同类型的地铁站,最后分析不同 类型地铁站的区域分布及土地性质。研究表明,不同类型站点分布具有区域性,站点类型随着到城市中心距离的 增加而减少,中心区站点类型更多样,可体现城市功能区域时空差异的表现形式,提供城市空间进行研究的新视 角,有助于了解城市功能的空间分布,为未来城市及交通规划提供依据。     

基于外部接驳的城市轨道交通车站站点分类研究

城市轨道站点外部交通方式接驳的便利性,是影响轨道交通吸引力的重要因素。但限于站点众多,逐一研究费时费力的现状,对站点进行分类分析是一条较为理想的研究途径。首先,借助各站点IC卡和AFC数据,通过客流时空特征及高峰小时客流量特征将轨道交通车站站点分类,即大中小客流下的右峰型、双峰型和左峰型站点,以及无峰型站点、首末站点。最后在站点分类的基础上,研究各类站点周边的用地性质以及进站交通方式特征,确定各类站点外部接驳方式的优先级。     

基于郊区轨道交通站点分类的客流特征和换乘系统优先级分析

结合大量实地调研数据,按照站点区位条件、站点周边地区土地利用性质、开发规模和强度等数据,将郊区轨道交通站点划分为七大类.基于郊区轨道交通站点分类,结合轨道交通站点客流调查数据分析了客流时间分布规律,出行目的、换乘方式、合理交通区域特征指标.提出基于轨道交通站点分类的换乘系统优先级规划要求.     

地铁站点客流特征与土地利用关系研究

讨论轨道交通站点客流的时间变化规律,根据客流的时序特征,利用时间序列聚类的K-means算法对轨道交通站点进行分类,对比不同类别站点的客流差异,同时探究轨道交通站点早晚高峰进出站客流与站点周围用地密度之间的相关关系,在考虑空间相关性的基础上,采用地理加权回归定量计算回归方程,详细分析客流与用地之间的相关系数在空间的分布情况。通过分析为不同站点制定有针对性的运营管理措施,以及为轨道交通规划提供理论支持。     

基于AFC数据的站点类型与空间特征分析

利用昆明市2020年AFC刷卡数据和POI数据，采用K-means聚类算法将昆明市83个轨道站点划分为商办综合型、商住综合型、商住成熟型、商住开发型、单一就业型及景区枢纽型6类，在此基础上对站点类型进行空间特征挖掘和站点周边土地利用关联性分析。研究发现：（1）轨道对于拉伸城市空间框架、促成重要城市交通走廊作用显著，然而居住用地和就业用地的扩散程度存在不同步现象。（2）建成环境尺度、POI类别与站点类型间存在较强关联，即站点居住功能越强，与用地类别的关联关系影响范围越大，而站点商业功能越强，与用地类别的关联关系影响范围越小。研究成果可以为轨道站点差异化管理策略提供依据。     

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。     

城市轨道交通站点一体化接驳设施规模测算方法研究

城市轨道交通站点接驳设施规划建设对于提高城市轨道交通与其他交通方式的接驳效率、扩大站点吸引客流范围等起着非常重要的作用,而接驳设施规模测算则是轨道交通站点与地面交通一体化接驳设施空间布局和规模控制的重要依据.基于相关研究成果和具体工程项目实践,对客流数据鉴别与数据集处理方法、接驳客流分担率预测、规模测算公式及参数标定等...     

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%。     

基于轨道交通数据的客流特征与城市功能结构分析

随着中国社会经济和城镇化的迅速发展,城市居民的职住空间关系不断发生变化。在城市功能结构失衡导致交通拥堵问题日趋严重的背景下,居民轨道交通出行需求也在不断增加。以北京市为例,基于轨道交通刷卡数据,从网络客运量、客流时空分布状态等方面深入挖掘乘客出行特征及规律。运用k均值聚类算法(K-Means聚类),以不均衡系数为指标对北京市各地铁站乘客出行时空分布进行聚类分析,研究居民出行规律与城市功能结构间的不均衡关系,为城市轨道交通运营组织策略的研究提供理论支撑。     

基于IC卡刷卡数据的深圳市轨道交通站点活力研究

基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。研究结果表明：深圳轨道交通网络的客流分布极不均衡,少数站点占据了大量的轨道交通客流量,前10的站点客流比重为19.64%;不同类型的站点客流模式存在显著差异,工作日和非工作日客流模式也有所不同。深圳轨道交通网络活力相对匮乏的站点比重较大,超过60%,非工作日轨道交通网络的客流活力明显优于工作日。     

重庆轨道交通客流量分布特征

根据重庆轨道交通客流量统计数据,分析总结了重庆轨道交通客流量分布特征。重庆轨道交通客流量分布受居民出行行为影响较大,进出站客流量较大的车站基本分布于两路口站附近。不同类型车站的客流量分布特征也不相同,商业类、对外枢纽类和高校类车站的客流量分布相对均匀,其他类型车站客流量的早晚高峰明显。重庆轨道交通线网最大客流量断面位于换乘站上游,故应做好换乘站的客流组织工作,并提高设施承载能力。     

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。     

基于多条城市轨道交通与规划铁路枢纽站衔接的线站位研究

对于引入多条城市轨道交通的规划铁路枢纽站而言,研究综合换乘功能最优的线站位方案是两者衔接的前提和关键。分析城市轨道交通线路与铁路枢纽站间常见的2种线站位关系和5种衔接方式,以引入4条城市轨道交通的规划重庆东站为案例,基于其枢纽定位、周边规划及现状、线网规划及换乘需求,研究多条城市轨道交通与规划铁路枢纽站衔接的线站位方案。结果表明,两者的衔接应首先考虑换乘便捷,流线组织简单;其次考虑尽量减少对周边建筑物的影响。多条城市轨道交通同时引入时,考虑将与国铁换乘需求较大的线路车站置于国铁站房下方,以缩减与国铁换乘走行距离,同时尽量避免国铁站房下方只设置一条城市轨道交通,以更快疏散国铁突发客流,便于客流组织。然后将其余线路车站置于广场下方,以解决周边城市客流需求。     

重庆主城区现状轨道交通问题分析与建议

从客流量、客流分布、车站客流、运行效率、换乘情况等几个方面,分析重庆市主城区轨道交通存在的五大问题:总体客流效果相对较差、客流量空间分布不均衡、部分核心区段线路相对拥挤、重点车站换乘压力较大、运营效率不高。从城市空间结构拓展,轨道车站与人口、用地的契合关系,车站覆盖率,站间距等方面找出存在问题的原因,如城市拓展需要时间、轨道功能层次尤其是快线缺乏等,从进一步加密中心区线网密度、规划轨道快线、做好车站的规划建设等方面提出后期优化完善建议。     

城市轨道交通站点一体化发展策略

我国仍处在快速城市化阶段,需要加大轨道交通建设,促进社会经济可持续发展。如何做到城市轨道交通与城市功能融合、相互促进发展,关键在于处理好轨道站点的一体化方案。通过对东京、香港、北京等国内外城市轨道交通站点一体化开发案例进行对比分析,提出我国轨道交通站点一体化发展的主要策略:坚持轨道交通站点高强度混合开发,梳理全网、全线用地条件,明确各个站点周边开发业态及强度;做好轨道交通站点交通衔接,形成以轨道交通站点为核心的舒适、便捷交通接驳系统,提高站点服务水平;强化轨道交通站点周边用地的规划控制,细化土地出入条件;把握好建设时序,轨道交通站点与周边用地要统一规划、设计,建设时序要匹配;完善轨道交通站点一体化开发的相关法律法规,明确开发主体、土地出让条件、收益分配等,全面保障轨道交通站点一体化开发的落地实施。     

城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法

针对现有城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值存在的问题,基于换乘站客流冲击性特征,给出城市轨道交通换乘站的换乘客流冲击系数的定义。在此基础上,根据换乘站的不同换乘线路行车间隔的差异性,提出城市轨道交通两线或多线换乘站的换乘客流冲击系数计算方法;并结合原始客流预测值,提出城市轨道交通换乘站站台宽度计算中客流取值的修正方法。最后,以已运营换乘站为对象进行案例研究,说明修正方法的合理性。     

基于微观仿真的城市轨道交通同站台换乘站客流疏散能力研究

以同站台换乘站形式为依托,研究了城市轨道交通换乘站疏散能力、换乘站的客流行为和规律,对车站乘客疏散时的行为情况进行了分析总结.通过建立同站台换乘站的微观疏散仿真模型,利用微观仿真软件VISSIM对某即将建成使用的同站台换乘站的仿真模拟,直观地对客流的疏散过程和疏散人群分布状况进行动态观察.通过改变模型的参数设置,考察不...     

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。