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.     

城市轨道交通客流量实时预测模型

城市轨道交通客流预测方法主要有基于调查的客流量预测方法和基于实际流量的事后统计方法。针对目前尚无根据实际客流量数据预测各个站的客流量的模型,提出了利用实际到站的客流量数据,通过建立灰色模型和马尔科夫链,预测下一站实际客流量的实时预测模型。试验仿真表明,该模型能较好预测实时客流量。     

基于支持向量机的地铁客流量预测

地铁客流量是城市地铁交通运营组织的重要依据,客流随机性较大及其影响因素较多,因此加大了客流预测的难度。为了更加准确地预测城市地铁交通中的客流量,及时对客流组织方案进行调整,设计了一种基于非线性支持向量回归机的地铁客流量预测方法。该方法通过分析已采集数据的影响因素,确定对客流量影响较大的支持向量,然后构建预测模型进行预测。该模型可以通过调整影响因素的强度来提高预测精度。最后,通过算例验证：该方法可以有效地改善预测误差,适用于短期和不确定环境的地铁客流预测。     

苏州轨道交通节假日客流预测研究

节假日大客流往往会对城市轨道运营管理造成较大压力,及时准确地预测节假日期间客流,可以为城市轨道交通运营与管理部门制定运输计划、确定应对措施提供重要依据,保障节假日期间轨道交通安全顺畅运行。在分析节假日客流变化趋势的基础上,根据历史客流变化趋势获得基准客流;基于当前客流量水平,构建ARIMA-GARCH模型,预测轨道交通未来节假日各时段客流量。基于苏州轨道交通2018年与2019年的历史客流数据,对方法进行验证分析。结果表明,该方法能有效识别节假日客流特征,降低客流预测前期工作,并实现城市轨道交通节假日各时段客流预测。     

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。     

城际轨道交通旅客票价与客流量敏感性分析模型

城际轨道交通票价作为影响客流大小的关键敏感性因素,关系到客流预测的准确性。为明确城际轨道交通票价与客流的关系,本文提供一种基于均衡模型的票价敏感分析方法,通过对平均运行时间、花费价格及其他影响因素分析,建立效用函数,计算效用值;依据客流均衡配流模型,得到各类交通方式均衡状态下客流量;在此基础上,利用灵敏度分析模型得到不同方式出行票价与客流量的关系;最后以杭绍城际轨道交通线为例进行票价敏感性分析,研究结果表明,该模型与算法具有较高的可靠性。     

基于支持向量回归的大型客运站客流量预测应用研究

准确预测大型客运站发送客流量,是铁路依据旅客出行需求制订开行方案、编制运行图和完成客流输送任务的重要基础。简要介绍支持向量回归的概念和原理;以汉口车站2017年1月—12月日实际发送客流量作为样本数据集,分析大型铁路客运车站客流特点,即年度客流呈现明显周期波动性、长周期内因多次节假日出现客流大幅激增;将样本数据集分为训练集及测试集,利用支持向量回归模型对剔除节假日前后的客流量进行预测,预测误差对比表明:排除节假日突发大客流的影响后,由支持向量回归模型计算得到车站日常发送客流量的预测精度可明显提高。     

灰色预测法在城轨客流预测中的应用

选择灰色系统理论对城市轨道交通客流进行预测.此方法利用城市轨道交通客流量历史数据建立GM(1,1)模型群,对模型群中的各个模型进行精度检验,选取其中精度较高的模型对客流进行预测.     

城市轨道交通进出站短时客流预测模型研究

针对城市轨道交通短时进出站客流的强随机性、周期性及非线性的特征,提出了一种基于小波变换与Adam算法优化的长短时记忆网络(LSTM)短时客流组合预测模型(即WT-LSTM组合模型),同时基于非饱和激活函数ReLU函数实现了LSTM的学习与训练.采用LSTM模型与WT-LSTM组合模型对广州地铁广州塔站的客流量进行预测,并对预测结果的误差进行对比分析.结果 表明,WT-LSTM组合模型能够较好地预测短时客流,预测结果优于单一LSTM模型.     

基于旅客出行方式选择的高速铁路客运分时定价方案研究

高速铁路（简称：高铁）客流一天之中具有较大的波动性，呈现出高峰、平峰、低谷的特点。文章利用“削峰填谷”思想，基于分时定价理论和Logit效用函数，考虑旅客选择出行方式的行为因素，以及线路通过能力、客车容量等约束，建立以高铁企业收入最大化为目标的分时定价模型，并利用遗传算法进行求解。通过某铁路线实际算例，验证上述模型和算法的可行性。验证结果表明，高铁分时定价策略有助于提升高铁市场占有率及运营企业客运收益。     

铁路通道内客流分担率及客运组织策略研究

针对高速铁路与既有线并行的铁路通道内客流的分担率问题,分析旅客选择乘坐铁路通道内高速铁路和既有线的主要影响因素,在考虑经济性、快速性、便捷性和舒适性4个影响因素的基础上,采用加法原理建立可变权重的广义费用函数,并用广义费用函数取代一般Logit分担率模型中的效用函数,从而导出可变权重的Logit客流分担率模型。运用指出的模型计算武广铁路运输通道内高速铁路的客流分担率,计算结果与客流统计数据的对比分析表明,给出的客流分担率模型具有较高的准确率。通过对影响武广铁路运输通道客运组织关键因素的分析,提出了武广高速铁路按培育期、增长期和成熟期3个阶段开展客运组织的策略。     

基于人工智能的高铁动车组智能运维数据分析系统的构建

针对高速铁路（简称：高铁）动车组部件故障诊断和预测的业务需求,依托动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostic and Health Management）系统,在基于人工智能的高铁动车组智能运营维护（简称：运维）算法研究平台中构建高铁动车组智能运维数据分析系统。介绍了高铁动车组智能运维算法研究平台的架构,以及高铁动车组智能运维数据分析系统的数据处理流程和关键算法。并以高铁动车组客室空调为例,选取客室空调相关传感器数据进行数据分析,得到影响客室空调健康状况的特征,并对聚类结果进行健康度数据标注,作为客室空调健康评估模型开发的基础。     

旅客列车开行方案的双层规划模型和算法

在既有旅客列车开行方案研究的基础上,基于客运专线和高速铁路建设路网发展规划,分析旅客列车开行方案的相关费用和优化目标,均衡考虑企业利益和旅客需求,将列车开行方案与旅客换乘方案结合起来,以客流在铁路换乘网络上的分配作为下层规划,建立旅客列车开行方案优化的双层规划模型。通过抽象归纳制定开行方案的经验,将开行方案优化与客运径路确定、旅客列车换乘网络设计、旅客换乘的客流分配、旅客列车停站优化、旅客列车开行方案的评价指标分析等相关子问题结合起来,设计基于模拟退火算法求解的优化算法。根据优化模型和求解算法,开发铁路旅客列车开行方案优化系统,对某客运专线的开行方案实例进行测算,结果表明,该系统具有良好的优化质量和运算效率。     

构造高速铁路客运服务新模式的探讨

应用定性分析方法,分析我国高速铁路客运服务的发展趋势,提出高速铁路客运服务的新模式—高速铁路智能服务,以及对应的体系结构。针对高速铁路智能服务未来可能面临的服务模式、技术升级、运营层面等3方面的挑战,建议转变服务理念和经营理念,以旅客体验为中心,开放合作共赢,制定多元、多服务商的接口标准,以及可定制服务的集成标准。     

高速铁路与公路客运竞争的市场分担率模型研究

随着高速铁路的快速发展,高速铁路网络初步形成,对公路客运也产生了巨大的冲击。在原有由经济性、快速性、方便性、舒适性、安全性因素组成的传统Logit函数上,加入偏好性因素,构建了改进的Logit函数模型来分析竞争市场分担率。同时,基于运行时速和距离,构建了高速铁路与公路客运市场分担率演变模型并进行了敏感性分析。结果表明,从市场总份额和影响因素重要性角度来讲,高速铁路与公路客运市场份额分别为53.32%和46.8%;从不同距离上的竞争演变角度来讲,在高速铁路时速分别为200、250、300、350 km时,高速铁路与公路客运竞争的市场临界点分别为200、150、100、75 km,大于这些临界点时,高速铁路市场份额占优势;小于这些临界点时,公路客运市场份额占优势。     

关于铁路客运车站选址的思考

近年来,全国各地陆续开通了一批高铁线路和新站,但部分高铁线路运量增长低于预期,未能实现盈利。参考国内外铁路客运站选址并结合铁路宁波站选址实例,着重从铁路客运站选址,结合站点布设、运营模式,探讨促进铁路运能效益发挥,并在规划引导、站点布局、科技应用、成本控制等方面对完善铁路客运站选址提出了一些建议。     

基于物联网技术的大型客站电扶梯智慧监管平台方案设计及应用

针对高速铁路大型客运车站电扶梯因运行多年后部件老化失灵、漏检缺检故障造成旅客伤亡的问题，文章提出了基于物联网技术实现大型客站电扶梯智慧监管的方案，该方案具有通过互联网实时监控电扶梯各项技术指标和提前预警电梯的运行情况等功能，能够解决因电梯故障困人问题。实践证明，所提方案很好地解决了因电梯故障造成的乘客滞留的问题，保障电梯在运行过程中不停梯、少故障，提升了旅客的出行满意度，对大型高铁车站设备运营管理具有较高的参考价值。     

基于时空网络的城际高速铁路列车开行方案优化方法

列车开行方案是有效利用铁路运输能力和提升服务质量的关键组织手段。基于城际铁路客流的时变特性,将时空网络方法引入城际列车开行方案决策,增加考虑客流出行时间信息,从而能更加全面评价所得方案。在构造开行方案时空网络图的基础上,以最小化包括列车运行成本、旅客旅行时间、旅客出发偏差时间和未上车惩罚和列车数量等的总成本为目标,考虑时空网络客流及列车流守恒、发车时间间隔和列车能力等约束,建立基于时空网络的城际高速铁路列车开行方案优化模型,并设计双层模拟退火算法进行求解,其中内层算法优化列车停站方案,外层算法优化列车起讫点、开行数量和始发时间。算例计算分析表明,所提方法能为城际铁路列车开行方案决策提供科学依据。     

基于微服务架构的高铁Wi-Fi运营服务系统设计与实现

基于微服务架构的高铁Wi-Fi运营服务系统,可以解决旅客在高铁车厢内的无线上网需求。采用Spring Cloud作为微服务基础框架集合,保证系统的可靠性和可扩展性。结合高铁Wi-Fi业务以及微服务架构的优势,从需求分析、关键技术、系统架构和实现等几个方面进行详细阐述。