时空特征深度融合下的城市轨道交通站点客流预测

探索挖掘URT站点客流时空特征并精准预测运营高峰期的站点客流，对提高URT系统客流组织效率、保障乘客出行安全具有重要意义。针对传统模型对于时空特征挖掘不够以及在多步短时客流预测的精度上有待提升等问题，引入时段相关性及站点关联度以量化客流隐式时空特征，并建立一种结合双层图卷积神经网络（GCN）与门控循环单元（GRU）的dmGCN-GRU短时进站客流预测模型，随后以杭州地铁为例，对工作日数据和非工作日数据分别进行了仿真实验。结果表明，dmGCN-GRU模型能够深度融合时段相关性、站点关联度、站间OD、邻接矩阵等多重时空特征，可在增加一定训练时长的前提下提高预测精度、模型稳定性。随预测步长增加，模型性能虽有所下降，例如工作日数据拟合优度从94.68%降至94.27%，但性能仍优于SVR、GRU、GCN以及GCN-LSTM等模型。     

轨道站点共享单车和共享电单车接驳特征比较-石家庄的案例

近年来，中国城市中共享电单车出行在共享主动交通（Shared Active Transportation, SAT）出行中的比例迅速增加。在地铁站附近的共享电单车出行成为了轨道加慢行出行模式中的一种方式。但是，由于数据获取的限制和换乘出行识别的技术限制，现有研究对中国城市地铁站附近共享的电单车的出行特征的讨论尚不充分。本研究以共享电单车和共享单车出行特征比较为框架，对比了出行目的地可达性，时辰分布和出行产生率等指标。研究基于距离每个地铁站50米以内的订单信息展开，利用指标数值比较和双样本t检验，对距离、时间和范围的差异进行了描述性分析。时辰分布和出行产生率根据典型工作日分小时和位置汇总，并利用分层聚类方法对结果进行聚类。结果表明，共享电单车将地铁站的可达性从800米扩展到2000米。与共享单车不同，共享电单车可能会在沿轨道走廊方向和地铁具有客流竞争关系。共享电单车的出行目的也并不局限于通勤出行，不同地铁站的出行产生率有所差异。本研究提供了共享电单车的基本出行特征绩效指标，以及与共享单车出行特征差异比较结果。研究结果可对共享电单车和地铁的接驳提供政策建议，并可能对中国城市的公交导向（TO...     

城市轨道交通车站应急疏散仿真研究

研究城市轨道交通应急疏散分析方法,本文采用仿真技术描述城市轨道交通车站在突发状况下站内客流运动情况。以成都地铁犀浦站为例,针对其客流组织的复杂性,以站内基础设施布局、功能区划分、客流分布特征等为依据,利用Anylogic软件对犀浦站内突发情况进行客流仿真分析,建立客流动态仿真模型,得到应急疏散动态仿真效果图,得出高峰状态下人员疏散初始时间。最后,以成都地铁及犀浦站的未来规划为依据,分析其可能存在的应急疏散问题对其优化,提出新的疏散方案,得到动态仿真效果图并计算出总疏散时间。对比优化前后的指标,经过分析得出缩短应急疏散时间的有效方法。     

城市轨道交通Y型交路快慢车停站方案优化

在城市轨道交通线路中采取Y型交路与快慢车组合运行的列车开行模式，能够有效扩展线路的运输服务范围，并有效缓解长运距乘客出行时间过长等问题，该模式的组合效益与各类型列车的开行对数和快车停靠站方案等因素密不可分。本文首先对Y型交路快慢车运行模式的特点进行了分析，然后根据客流起讫点对Y型交路客流区段进行划分，建立了乘客广义出行费用函数。在此基础上，构建了Y型交路快慢车停站方案的非线性整数规划模型，最后使用遗传算法进行模型求解。结果表明，相对于Y型交路单一直通运营方式而言，Y型交路结合快慢车的组织模式可以有效优化乘客的出行体验以及降低企业的运营成本。     

考虑分时定价的城轨乘客出发时间选择分析

为缓解城市轨道交通高峰期的客流拥挤，提高运营服务质量，本文从分时定价的角度，将折扣力度、转移时间和舒适性加入到随机效用最大化模型中。通过设计SP问卷开展调查，运用k-means聚类方法将乘客划分为标准通勤乘客、弹性通勤乘客、生活类乘客及低频出行乘客四类。运用SPSS软件进行数据分析，验证了不同类别乘客对票价折扣、转移时间和舒适度的敏感程度。进一步分析表明，随着转移时间的增加，票价折扣力度对乘客转移意愿影响逐渐减弱，当设定转移时间为5分钟时，合理票价折扣为7折；当转移时间为10分钟时，票价折扣建议为8折。据此，在制订峰前折扣票价时，要综合考虑票价折扣、转移时间和企业运营成本等多方面因素的影响。     

基于弹性概念的城市轨道交通公交桥接问题研究

信号系统是肩负地铁行车安全和效率的安全苛求系统,为了应对信号系统故障难以避免的行车效率波动,提前制定地铁-公交联动应急预案是行之有效的手段之一。文章从轨道交通乘客体验出发,以轨道交通受扰后的恢复能力(即弹性)为优化目标,提出了一种综合考虑路面交通状况、地铁站点地理位置、地铁客流潮汐分布等因素的优化公交桥接应急预案生成方法。首先,在地铁站周边的地图数据的基础上叠加拥堵系数,建立道路拓扑网络模型;而后基于改进的k短路径法计算连接起点和终点地铁站点的最短路径,利用遗传算法优化相关站点所需公交数量,并将该方法应用于地铁5号线。仿真结果表明,通过在故障区域增加临时公交服务,对提升信号系统故障后的城市轨道交通系统弹性具有重要意义,且适当的公交桥接线路的调整更有助于系统弹性的提升。     

上海轨道交通新增“8车厢”列车

目前，上海地铁使用的是“6车厢”列车。在客流高峰时段，虽然增加发车频率，仍然满足不了乘客出行需求，特别是在客流量高的车站和多线换乘枢纽，运能不足的矛盾日趋突出。     

成都市轨道交通天府广场站换乘模式问题研究

成都轨道交通作为成都市公共交通的主要运输力量,因其运量大、速度快、准点率高等优点,已经成为乘客们出行选择的首要公共交通工具。数据显示,成都市每天约有80%以上的出行者需乘坐地铁1、2号线,天府广场站则成为了换乘过程中的重要节点。本文分析天府广场站目前"一岛两侧式"换乘模式的诸多弊端,结合改变通道设施方向(如自动楼梯、步梯)等提出解决了高峰期与平峰期换乘客流的冲突点、交叉点的方案,并提出"潮汐通道"策略和客流控制策略,为乘客提供最便捷的换乘条件,提高地铁的运营效率。     

基于广义费用的城市轨道交通客流分配

为了更加客观全面地反映城市轨道交通出行者决策行为，提升城市轨道交通客流预测准确性，缓解线路运营面临的高峰时段客流拥挤现象，从出行广义费用角度出发，开展城市轨道交通客流分配研究。综合考虑票价、出行时间、舒适度、准时性等因素，构建了城市轨道交通乘客出行广义费用计算模型；以北京地铁5号线为例，将广义费用作为出行阻抗引入客流分配之中，构建了基于广义费用的随机用户平衡条件下的城市轨道交通客流分配模型，并提出了嵌套Logit模型的迭代加权法用以求解模型；基于分配模型及算法，对不同票价和列车容量条件下的城市轨道交通客流分配结果进行了对比分析。结果表明，基于广义费用的城市轨道交通客流分配模型能够实现对轨道交通流量的有效预测，可对各类缓解高峰时段拥挤措施的实施效果进行评估，辅助城市轨道交通领域相关决策。     

预售期多阶段多层次高铁网络客流需求模型

铁路运输企业编制运输计划时，不仅需要尽可能满足起讫点间的客流需求，同时要充分考虑客流需求在时间和空间上的波动性。根据问卷调查数据，采用分类统计和交叉分析的方法，分析不同出行目的、收入水平和出行距离的旅客在预售期内对购票时间阶段的偏好，用于研究高铁客流需求特征。根据多项式逼近拟合方法，基于客流需求特征，构造了预售期多阶段多层次高铁网络客流需求模型。以京沪高铁实际购票数据为例验证模型的有效性，结果表明提出的模型能够很好地模拟实际精细化的客流需求特征，应用该模型有助于提升高铁运输资源利用率、合理制定票价增加运营收益。     

国铁与城市轨道交通过轨运营客流适用性研究

国铁与城市轨道交通线路间的过轨运营可减少乘客换乘,降低换乘站运营组织压力,改善轨道交通运营服务质量和安全性;但将导致土建投资成本增加。本文针对以上特性,提出了国铁与城市轨道交通过轨运营下社会总效用的计算方法。案例结果表明:过轨运营下,乘客出行成本减少的幅度大于投资成本增加的幅度,社会总效用为+19.7亿元,说明适合采用过轨运营。根据过轨运营效果的影响大小排序,分别为乘客平均换乘时间、客流增长率和换乘客流比例。同时,换乘客流比例越大、客流年增长率越大,乘客平均换乘时间越长时,过轨运营越合适。     

地铁车站票务设备节能优化研究

为解决城市轨道交通车站售票能力冗余导致城市电力资源及地铁公司运营成本闲置的问题,分析普通车站日常客流分布,综合考虑地铁车站售票设备成本和乘客的时间成本因素,建立地铁车站售票设备开启数量优化模型,同时通过排队论和Lingo软件进行计算,获得最优化的地铁车站售票设备开启数量。以郑州地铁农业南路站的日常客流为例,应用地铁车站售票设备开启数量优化模型,计算得到农业南路站售票设备优化方案,通过优化方案进行节能成果分析证明,该方案可有效节约城市电力资源及地铁公司运营成本。     

单线路半自动公交编组与调度模型

基于半自动公交能够实现多辆公交单元协同行驶的特点，本文提出半自动公交编组与调度模型。考虑编组公交动态运行特性、乘客特性等因素，以公交公司运营成本与乘客出行时间成本为优化目标，优化发车间隔和编组规模，并采用改进的遗传算法进行求解。最后基于成都市116路公交线路对本文提出的模型进行评价，结果表明：与非编组模式相比本策略能降低35.9%的乘客出行成本与20.0%的运营成本，证明了本文提出的半自动公交编组模型的有效性。     

上海市域快轨崇明线票价策略研究

上海市轨道交通崇明线是上海新建市域快速轨道交通线路之一，研究线路票价策略有利于满足客流出行需求、提高运营效率、减轻政府财政支出负担。首先，本文分析了上海轨道交通票价现状与崇明线特征，认为该线路在功能定位、技术特征和客流出行特征等方面与中心城区轨道交通线路差异较大，不宜选用现行轨道交通票价水平。其次，面向崇明线潜在客流，设计调查问卷，采集并分析乘客出行行为及票价接受度信息。结果表明，客流特征差异化明显，出行需求呈现多样性，以乘客票价可接受程度为导向的合理票价率区间为0.31-0.33元/km。最后，从票价水平、票种方案、优惠策略三个方面提出崇明线定价建议。     

基于公交卡数据的地铁站点客流集聚风险评价研究

人群聚集效应是大都市中最令人担忧的问题之一,特别是在地铁等半封闭空间。在早高峰时期下,地铁系统的一些重要节点时常发生线路故障维修,车站内的乘客很难疏散,从而导致了站内客流聚集的情况。因此,近年来,研究人员将重点放在地铁车站人群风险的风险评估或风险监测上,主要是从设施或乘客行为角度对风险等级进行评级。但是,两者都不能反映客流集聚和疏散能力之间的关系。为了更客观地评价人群风险,本研究基于上海地铁公交卡数据,采用聚类的方法对站内客流聚集风险进行评价。本文以上海地铁1号线为例,对各站点的客流聚集风险进行评估,并根据风险程度,对27个站点的客流集聚风险进行可视化。     

苏州轨道交通客流分析预测系统框架设计研究

苏州轨道交通目前仍未有整合地铁、有轨电车、城际铁路的客流分析预测系统。在对现有轨道数据分析的基础上,确定系统功能的定位和设计原则,将客流分析预测系统分为基于大数据及出行链的乘客出行特征分析、多场景需求预测及灵敏度分析、突发事件下影响多方式轨道交通客流分析、多方式轨道交通客流状态实时推演、客流分析与预测展示等5个子系统,初步形成了苏州轨道交通客流分析预测的系统框架。该框架为城市交通管理及控制提供了更好的辅助决策,为提升苏州市交通服务水平给予参考。     

基于XGBoost的城市轨道交通短时客流预测

城市轨道交通短时客流量具有随机性、周期性、相关性的特征,而短时客流预测作为城市轨道交通运营组织优化的关键技术,其预测数据的准确性将直接影响城市轨道交通运营组织的合理性。本文在分析城市轨道交通客流时间分布特征的基础上,提出了使用随机森林和XGBoost预测模型,对工作日和周末的客流分别进行预测,并以杭州地铁日均客流量最大的火车东站地铁站的进站客流为例进行实例分析,得到的预测数据与真实数据误差较小,验证了模型的有效性。最后将两种模型的预测误差进行对比分析,结果表明XGBoost预测模型对城市轨道交通客流的短时预测有着更高的精度和准确度。     

考虑用户特征异质性的充电需求时空分布研究

精确刻画高速公路场景下电动汽车充电需求分布是优化城际充电设施布局的关键，本文从深入分析高速公路出行背景下电动汽车用户特征异质性出发，包括用户出行习惯、规律和充电决策机制，通过研究电池电量影响因素得到电动汽车能耗计算公式，提出一种充电需求时空分布预测方法，通过蒙特卡洛模拟进行仿真，以“成渝双城经济圈”高速公路通道为算例。结果表明：充电需求具有明显峰谷差、符合用户日常出行习惯，充电需求空分布不均匀且呈现“多峰”形式；不同温度及电动汽车渗透率对充电需求时空分布存在显著影响，论证了预测方法的有效性，能为城际充电设施时空布局建设提供技术支撑，为充电需求预测调控提供一定启示。     

气象灾害下公共交通乘客的出行方式选择

随着全球气候变暖,近几年气象灾害频发,对以公共交通出行为主的大城市交通系统影响严重。以城市常见的台风、暴雨为研究背景,建立多元Logit模型,对公共交通乘客的出行选择行为进行预测,得出费用、途中时间和换乘次数三个决策变量对出行选择行为有负效应,其中,途中时间是最主要的影响因素,乘客倾向于选择时间和速度有保证性的地铁方式出行。同时为公共交通管理部门在应急预警方案的制定方面,提供了理论支持,具有较强的现实意义。     

基于IC卡数据的深圳地铁客流特征分析

随着我国经济的快速发展和城市化进程加快,近年来以地铁为代表的城市轨道交通实现跨越式发展。客流数据是城市轨道交通规划设计、建设和运营调度的基本依据。地铁IC卡数据具有数据量大、真实准确、时间连续、易获取的特点,广泛应用于地铁站点、线路和网络客流特征分析、长短期客流预测以及地铁用户出行模式识别等方面。本文主要对深圳地铁IC卡刷卡数据进行分析,重点提取地铁客流时空分布特征以及用户出行特征,研究客流变化规律,对于地铁运营调度管理以及站点客流疏导有重要意义。