基于AFC数据的城市轨道交通OD客流动态预测

路网客流实时状态是城市轨道交通系统进行日常运营及关键决策的重要基础，针对目前城市轨道交通客流预测中站点层次预测方法较成熟，而客流分布预测较少的情况，提出基于时序神经网络的量测方程OD客流动态预测方法。利用地铁AFC数据，确定时序神经网络预测的最优数据粒度为15mins和最优时间序列阶数为4，以此构建时序神经网络框架，对站点进站量进行预测；对于站点进站客流与OD客流间的时空关联性，主要体现在进站客流的不同去向以及相同去向下不同的到达时间，建立量测方程反应这一联系，将进站客流转化为OD客流，并以成都地铁为例，对路网条件下不同分布特征OD客流进行预测验证，加权相对误差为14.08%，验证了模型的有效性。     

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。     

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。     

基于手机信令数据的轨道交通客群特征研究

根据手机信令数据的通讯特征,提出了测度地下轨道交通站点客流的原理与技术方法,并通过基站识别软件实测数据来匹配轨道交通各站点与其进出口附近的地上与地下基站,确保准确性。在此基础上,以杭州市为例,将手机信令测得的数据与IC卡数据相比较,结果显示,两者拟合程度较高,说明该方法测度轨道交通客流有效性强。进一步充分利用手机信令可准确识别轨道用户的优势,根据乘客在轨道交通系统内外部的活动信息,继续探究该方法在轨道交通乘客职住地分布以及各站点换乘客流量等方面的应用,为优化轨道交通规划设计与运营管理提供支撑。     

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。     

城市轨道交通线网客流预测及特征研究

建设高效绿色的轨道交通系统已成为各大城市提升城市形象、缓解交通拥堵、方便居民出行的首选,而客流预测是其中必不可少的重要工作。本文结合普洱市城市轨道交通客流预测实例,在研究现状城市居民出行特征、公交发展水平及道路系统运行特征基础上,利用四阶段模型理论,分析普洱市不同组团间的居民出行量、出行分布、出行结构等特征,对普洱市城市轨道交通线网客流进行测试,通过预测线路的断面流量、客运量、负荷强度,确定不同的比选方案指标,为城市轨道交通线网规划提供量化支撑。     

轨道交通车站客流与土地利用类型的关联性研究

车站是城市轨道为城市居民提供服务的窗口，城市是轨道客流的发生吸引源，客流特征与车站周边的城市开发强度、用地类型等息息相关。本文以深圳地铁为例，根据土地利用类型合理划分车站类型，选取典型车站进行交通调查，探究主要用地类型车站的接驳客流特征与规律；基于轨道车站运营数据，从客流时间分布角度解析土地利用类型对轨道客流的影响规律。研究发现轨道车站客流特征与车站所处城市区位、周边土地利用类型密切相关，把握其中的关联性，可为轨道规划设计和运营管理提供有价值的指导。     

西安城市轨道交通环线路由及换乘分析

随着西安地铁3号线的正式运营,西安城市轨道交通即将迎来网络式发展时代。轨道交通环线是城市轨道交通线网中的一种线型,对于方格型路网城市有举足轻重的作用。本文梳理西安轨道交通8号线环线的相关规划,在分析8号线沿线功能区的基础上,探讨其路由与路径特征并依据客流预测的结果分析各换乘站换乘情况,进一步验证西安地铁8号线对西安市发展的重要作用。     

基于出行效用的城市轨道交通时空可达性研究

随着社会的快速发展,满足个性化需求是现代地理服务软件、交通服务部门的目标之一,基于活动出行的时空可达性研究更具实践意义。本文综合时空约束理论与效用模型,提出了基于出行效用的城市轨道时空可达性模型,其影响因子不仅包含了站点的活动吸引力、个体出行的时间和费用成本,还有站点在整个轨道交通系统中的区位因素。和以往模型相比,考虑的影响因素更加全面,实现了更接近于反映真实状况的个人出行可达性研究。最后,通过对广佛地铁可达性进行实证验算,结果表明该方法在分析特定时空约束条件下可达性分布特征的有效性,可为个体出行活动地点推荐以及智能交通出行提供最优的出行选择方案。     

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。