西安地铁二号线客流预测后评估

统计西安地铁2~#线客流预测数据和现状客流数据,进行客流预测后评估。在充分地考虑了轨道交通客流预测不确定因素的前提下,对比分析了日均客运量、高峰小时客运量、高峰小时单向最大断面客流量、客运周转量、平均乘距、车站进出站客流、时间分布特征。解析目前城市轨道交通客流预测中的不足,分析了影响客流预测精确度的因素,探讨今后改进城市轨道交通客流预测的思路。     

基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。     

基于元胞自动机的轨道交通客流拥堵传播研究

随着轨道交通网络化运营的发展,客流拥挤己成为大城市轨道交通常态.本文基于元胞自动机建立轨道交通大客流拥堵传播仿真模型,研究通勤大客流情景下城市轨道交通车站与区间拥堵状态传播问题.该仿真模型克服平均场理论的局限,通过建立局部交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用,定义列车满载率作为传播强度的衡量指标.从网络层、线路层和车站层构建指标,定量分析大客流拥堵传播规律.结果表明,本文模型可用于分析可预见性的大客流,预测客流在轨道交通网络中的传播规律,为客流控制策略的制定和评价提供依据.     

不同类型城市轨道交通车站站台客流特性对比研究

随着轨道交通的发展,站台客流拥挤、服务效率低等问题越来越受到重视,研究城市轨道交通客流特性是解决该问题的基础。本文从个体行为和群体行为两个角度重点对不同类型城市轨道交通车站站台上的乘客行为进行对比分析。在乘客个体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台高峰和平峰时段乘客个体的步幅、步速、步频等属性的特点及之间的关系,并进行建模分析;在乘客群体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台出站乘客流速度与密度的关系以及针对乘客候车区选择特性分析建模。通过上述分析,得到不同类型城市轨道交通车站站台乘客行为规律及模型,为地铁车站根据自身类型进行客流组织和站台服务设施布置提供一定的理论依据。     

上海市轨道交通客流预测理论方法研究

加强城市轨道交通客流预测理论方法的研究是提高客流预测准确性的重要手段之一。结合过去20年上海市轨道交通发展的实践经验和教训,总结了影响轨道交通客流预测精度的因素。对轨道交通客流预测的理论、方法和参数进行了深入研究,重点分析了客流预测在理论研究和模型方法改进方面应注意的问题和研究的方向,并指出客流预测参数取值存在的问题。最后,提出在预测技术方面未来的研究方向,以提高轨道交通客流预测的准确性。     

大连市轨道交通客流特征分析与启示

科学合理地预测轨道交通客流状况是促进城市轨道交通系统健康快速发展的重要课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。从客流总量、时空分布、出行距离、断面客流、进出站客流等诸多方面,分析大连市轨道交通客流发展的基本特征,归纳总结单中心城市轨道交通建设初期客流成长的一般规律,对提高大连市轨道交通建设水平具有重要指导作用,同时,也为其他城市轨道交通客流预测及特征分析提供经验借鉴。     

城市轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型

现有城市轨道交通车站客流吸引范围划分方法大多未考虑相邻车站间的重叠区域,导致车站客流预测值偏大。为了提高车站客流预测的准确性,考虑中间站、首末站、换乘站,针对不同相邻车站类型提出客流分配量计算公式。基于此构建轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型,并采用日本东京都城市轨道交通车站的相关数据标定模型参数。最后,以上海市轨道交通11号线安亭站及相邻的兆丰路站和汽车城站为例进行模型验证,结果显示精确度为78.6%。指出产生误差的原因可能在于上海市与东京都的差异以及交通小区数量过少。     

城市轨道交通客流空间分布模型

为定量分析轨道交通客流随线路距市中心距离增加的变化趋势,在分析路面使用性能衰变模型的基础上,建立了城市轨道交通客流空间分布模型.运用上海市和天津市轨道交通实际数据对模型进行了验证,结果表明:重要节点系数K取值越大,轨道交通重要节点站越重要,客流量越大;形状参数值β大于1时,客流变化趋势曲线呈反S形,小于1时呈凹形;城市规模参数α反映了轨道交通辐射范围,取值接近15 km的城市规模参数连线在上海市外环路附近,表明轨道交通客流主要集中在主城区内;预测客流随轨道交通车站距市中心距离变化的规律与实际情况相符.      

城市轨道大型换乘站大客流拥堵缓解方法

以成都市轨道交通4条线路换乘站骡马市站为研究对象，通过站内客流流线分析，提出站内客流拥堵解决方案，为缓解城市轨道交通大型车站的客流拥堵问题提供参考。运用基于社会力模型算法的AnyLogic仿真软件构建城市轨道交通大型换乘站模型，基于Fruin服务水平评价标准，分析远期规划高峰时段的客流时空轨迹演变规律，辨识地铁站内客流集散瓶颈点。根据拥堵成因分析，提出3类地铁换乘站内客流瓶颈点，分别为流线交织瓶颈点、通行能力不足瓶颈点与混合瓶颈点。结合骡马市站站内设施设计，针对3类瓶颈点分别提出优化改进措施，研究结果表明，优化后的车站场景模型能大幅度缓解车站客流拥堵，提升车站服务水平。     

基于AFC和POI数据的轨道交通车站客流影响因素挖掘

精细化研究轨道交通车站客流影响因素对于建立轨道交通与土地利用长效互动机制,发挥轨道交通支撑和引领城市发展作用,指导轨道新线开通和周边用地开发等具有重要意义。以南京为例,首先获取轨道交通运营客流AFC数据和网络爬取的POI数据;然后考虑四种类型轨道交通车站客流特征,挖掘用地特征、公共交通接驳特征、车站属性三类因素;最后利用结构方程模型分析城市轨道交通规划建设与城市用地开发之间的作用机制。实证结果表明,基于POI获取的住户数、商业设施数、文化设施数、公共汽车线路数等数据对工作日轨道交通进站客流有突出贡献。     

通过规划审核和综合决策完善轨道交通客流预测

客流预测结果是轨道交通发展建设的重要依据。首先分析了深圳市近期轨道交通发展的特点,并总结其对轨道交通客流成长和预测方面的启示。针对轨道交通客流预测普遍存在的技术问题,提出利用“客流预测规划审核”和“预测结果综合决策”的办法改进客流预测。前者探讨了重要基础数据的核实、轨道交通出行特征分析、敏感性分析等内容。后者包括确定系统规模的综合决策以及确定车站设计规模和运营组织方案的综合决策。最后提出客流预测发展机制的一些建议。     

轨道交通客流预测的“略”与“术”——以广州市轨道交通客流预测为例

轨道交通客流预测在工程可行性论证中发挥着重要作用。分析了目前国内轨道交通客流预测的现状和存在的问题。从战略和战术两个层面阐述了广州市轨道交通客流预测的应对方法。提出战略的核心是通过完善模型形成快速反应以主动适应城市规划的不确定性。战术层面从适应性、互动性、系统性和精细性4个方面系统地论述了广州市轨道交通客流预测的作法。最后,从人、财、物、机制等方面对改善客流预测模型运作提出了建议。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

土地利用对轨道交通车站客流量的影响

轨道交通车站日均上下客流量与周边土地利用存在密切关系,研究这一关系可为国内大城市轨道交通车站客流预测结果的合理性提供参考。以东京核心四区31个轨道交通车站为研究重点,详细统计了各车站的日均上下客流量以及车站影响范围内的容积率、人口、岗位等基础数据,探讨城市轨道交通车站日均上下客流量与相关指标的定性和定量关系。得到轨道交通车站影响范围内建筑容积率≤2.3,2.3〈容积率〈4.0,容积率≥4.0三种情况下,单位潜在客流、单位建筑面积分别产生的日均上下客流量的指标值,并指出大型商场等消费娱乐设施对日均上下客流量具有显著影响。结合两项相关案例,证明了研究结果具有很好的一致性。     

北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

为了应对城市轨道交通快速建设带来的客流规模及分布的变化,有必要对线网客流变化趋势及成长规律进行研究。以北京市轨道交通系统IC卡数据为基础,从客流量的空间、时间分布等角度分析轨道交通网络化运营客流特征。分析轨道交通新线开通产生的诱发客流和转移客流,揭示新线开通对既有线路客流分布的影响。最后,从线网规模、线位、线网布局等方面归纳轨道交通线路及线网客流成长的一般规律。     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.     

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科学准确地预测轨道交通客流量,超前掌握轨道交通客流量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定轨道交通客运发展和站场配置规划的基础.现有轨道交通客流预测方法对于城际轨道交通客流预测的适应性各不相同,本文采用三次吸引法和客流转移理论相结合,并借鉴统计学中距离分析思想,确定客流转移率,从而获得转移客流量.具体做法是：在分析客流量转移的影响因素基础上,建立广义不相似距离矩阵,以此在轨道交通三次吸引范围内分别确定各种交通方式客流量转移率,从而获得规划年轨道交通客流量.通过某一城市的实际数据进行了算例分析,该方法简单、可操作性强、具有工程应用价值.