基于多源数据的北京轨道交通客流特征分析

为提高城市轨道交通成网条件下客流预测与运营管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。结合实地调研数据,利用海量的市政交通"一卡通"(IC卡)数据和移动通信定位数据对北京市轨道交通乘客属性特征、时空特征、接驳特征、票价调整影响特征等进行分析,最后对客流需求高增长的北京轨道交通客流特征进行总结。结果表明:北京轨道交通工作日主要服务于中低收入的中青年通勤族,77.25%的乘客轨道交通出行时间在10~60 min之间;轨道交通线路高峰客流有明显的潮汐现象,受职住分离现象的影响,客流空间分布的不均衡性突出;现阶段轨道交通网络发展较为成熟,但仍有部分区域对轨道交通的需求较大;轨道交通站点接驳设施的便利性和完善性程度影响乘客对轨道站点交通方式的选择;在可接受范围内,票价调整对客流的影响在短期内较明显,经过渡期后客流量呈增加趋势。     

城市轨道交通市郊线快慢车开行比例优化研究

轨道交通市郊线连接了郊区与中心城区,乘客出行具有比较明显的时空分布不均的特征。对市郊线快慢车的开行比例进行优化研究可以有效解决乘客滞留,节约运营成本。以灰色预测模型为基础,通过历史客流数据预测未来短期各时段内的客流量。根据预测的客流值,建立市郊线某工作日各时段开行比例的优化模型,并使用分支定界法进行求解,并以上海轨道交通16号线为例进行了线路开行比例的优化研究。可以为市郊线快慢车开行比例的确定提供参考。     

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。     

基于多源数据的无锡轨道交通客流特征分析

无锡轨道交通线网已经初步形成,但整体线网负荷强度偏低。为提高轨道交通规划管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。基于居民出行调查、地铁乘客出行特征调查、轨道交通 AFC 数据等多源数据,分析无锡市轨道交通客流特征、轨道交通与土地利用的协调关系、轨道交通与其他交通方式一体化水平等,并与上海、广州、深圳、成都等城市进行对比分析。结果表明,轨道交通线网的平均乘距为 8.4 km,可较好地服务于核心区与外围组团间的中长距离出行;沿线开发强度、居住和岗位覆盖率偏低,影响轨道可服务人群数量;与常规公交等交通方式衔接不足,降低轨道交通快速出行竞争优势。研究建议无锡市应重点加强轨道交通与城市空间的耦合,提高沿线开发强度,协调轨道交通与其他交通方式的衔接,充分发挥轨道交通效能。     

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。     

西安首条地铁线路初期运营客流特征分析

以西安首条地铁线路(2号线)初期运营客流特征为分析对象,通过对客流时间及空间分布特征分析,运用数理统计方法计算得到2号线开通后不同阶段工作日和休息日的客流分布、站点乘降量、客流断面空间分布及乘客出行特征。通过这些数据可掌握西安地铁2号线的客流特征和增长趋势,为西安地铁后续线路的规划、设计及运营准备等提供参考。     

深圳市轨道交通周五大客流特征及成因分析

为了掌握深圳市轨道交通工作日客流日变化特征,以深圳市轨道交通一周的刷卡数据为基础,分析了工作日客流的总量及时间特征.针对工作日中周五客流较大的现象,进一步研究周五新增客流成因.从站点及线路特征、出行特征两个角度分析了周五新增客流的特征.结果 表明,周五客流增加的原因主要是有新的个体出行,而这些个体的出行特征具有一定规律.研究结果可为深圳市轨道交通工作日高峰客流的运营组织提供支撑.     

基于行为分析的突发事件下城轨站间客流分布预测

提出突发事件下城市轨道交通(城轨)站间客流分布预测方法,旨在为制定突发事件下的应急预案和运营管理措施提供决策支持。首先,提出突发事件下城轨受影响客流界定算法,界定受影响的客流;然后,针对受影响客流,基于非集计理论构建突发事件下城轨乘客的出行选择行为模型,捕捉受影响乘客的出行选择偏好;其次,建立突发事件下的多方式备选出行方案集合,结合乘客出行选择行为建模结果,预测突发事件下城轨站间客流的重分布。最后,基于某突发事件下某城市轨道交通系统的历史客流数据,对该预测方法进行验证。结果表明,该方法能够捕捉到突发事件下城轨乘客的出行行为特征,分时站间客流预测的平均绝对误差为2.05人,预测效果较好。     

郑州地铁二七广场站闸机通行能力不足的技术改造

对郑州地铁二七广场站客流量、客流分布、车站容纳能力、出站闸机通行能力进行统计,分析研究客运组织过程中存在的难点问题。因车站初期规划客流容纳能力已不能满足当前乘客出行需求,需对现有出站闸机通道区域进行技术改造,进行可行性分析论证,最大限度提升车站运营效率。主要措施为闸机通道数量的增加、迁移,并迁移客服中心,实现换乘区域空间、闸机通过能力的增加,满足近、远期客流出行需求,提升乘客服务体验。     

南京轨道交通客流时空分布特征分析

简述了南京市轨道交通运营现状和轨道交通客流发展现状。利用轨道交通大数据,分析了南京市轨道交通客流时空分布特征,研究了轨道交通客流分布规律。结果表明,城区轨道交通线路与市域轨道交通线路呈现不同的客流特征,工作日城区轨道交通线路早高峰小时系数基本在15%～20%,市域轨道交通线路早高峰小时系数一般低于城区轨道交通线路,周末(非节假日)城区轨道交通线路与市域轨道交通线路高峰小时系数一般均不显著,线路高峰小时最大客流断面基本位于换乘站附近。     

现代有轨电车合理站间距研究

现代有轨电车在组团式城市有着良好的区域适用性。通过分析现代有轨电车车站分布对吸引客流、乘客出行时间、工程造价和项目运营的影响,为站点布设提供理论基础。以运营效率最优兼顾乘客节约出行时间效益为目标,从车站工程费用、运营费用(车辆购置费)、运营收入(车费收入)和乘客节约出行时间效益4个部分建立有轨电车站间距优化模型;并用Matlab编程求解,结合成都市IT大道现代有轨电车工程的相关资料,对模型进行实证分析。结果表明:现代有轨电车能实现70 km/h速度的最小站间距为0.631 km,一般现代有轨电车的合理站间距为0.5~0.9 km;该优化模型计算结果与工程实际吻合度较高,可以为现代有轨电车车站分布提供借鉴和参考。     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

上海机场联络线车辆选型分析

机场联络线是上海市域轨道交通线网中东西向的骨干线,起自虹桥枢纽,终于铁路上海东站,主线联通“两场两站”,旅行时间目标为将虹桥和浦东两大综合交通枢纽之间的运行时间控制在40 min内,以进一步整合航空、铁路等对外交通资源。结合上海机场联络线线路长度、车站分布及时间目标值要求进行分析比较,该线采用120~200 km/h速度目标值时其适应性较好。结合该线的功能定位、敷设方式、乘坐舒适度、时间目标值、车辆技术成熟度等多种因素综合考虑分析,推荐该线车辆采用AC 25 kV供电制式、设计速度为160 km/h的动车组。     

上海铁路西站南广场综合交通枢纽规划与设计

基于铁路上海西站枢纽的最新规划方案,在充分虑上海西站改建、城市轨道交通建设、城市综合交通枢纽成及上海西站南广场地块开发的背景下,从地下和地上空利用、设施布局、交通组织等角度,提出了一种新的上海西南广场综合交通枢纽的一体化规划设计方案.其设计理是:以轨道交通为核心,各种交通方式之间无缝衔接、复合同发展的铁路车站站前广场.     

都市快轨车站设计研究 ——以京雄快线典型车站设计为例

都市快轨是在我国都市圈发展背景下应运而生的轨道交通干线,以京雄快线为例,以探索可推广的都市快轨车站设计标准为目的,使其兼有铁路的快速通达和城轨的公交化运营两方面优势,并与城市空间格局和城市综合交通体系相融合。梳理传统铁路客运站与城轨车站的特点和差异,以因地制宜、各取所长作为设计导向,剖析京雄快线各站点在线网中的功能定位,分为城市重大交通节点、城市级、区域级,提出面对差异化的城市空间形态、开发强度做好建筑空间一体化。面对都市快轨快速通达的乘客诉求,采取公交化运营缩短旅行时间,提供高效便捷的换乘、接驳服务水平。面对列车高速越行产生的风压,设全高站台门隔绝轨行区与乘客候车区,提供舒适的候车环境,采用“桥建分离”的结构形式,并采取安全可靠的技术措施满足风压计算强度要求。面对都市圈轨道先行,圈内各区域发展的不确定性,在站型选择和总体布局中为都市轨道线路未来逐步成网预留好主支结合、不断生长、网络化运营的拓展条件。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

聚类分析在城市轨道交通车站分类中的应用

聚类分析作为数据挖掘的一项功能,已被应用到许多领域,像模式识别、数据分析、图像处理和市场分析等,并且已经取得很好的效果.然而其应用在交通领域车站研究上的确很少.对聚类分析在城市轨道交通车站分类中的应用进行研究,展示数据挖掘在交通领域的应用,重点介绍层次聚类法的应用,并对相关算法进行比较,最后对该应用提出展望.     

基于多项Logit模型的轨道交通站点步行接驳范围

在分析步行环境、出行时间、出行费用等出行特征影响因素的基础上,运用多项Logit模型建立了居民出行方式选择模型,根据效用相当原则确定城市轨道交通步行接驳范围。根据某城市的某个轨道交通站点的调查数据,利用本文提出的方法计算该站点的步行接驳范围,与传统的接驳范围经验取值及意向调查结果进行比较,发现计算结果与调查统计结果较为一致。计算结果表明,该计算方法是有效合理的,能够为城市轨道交通站点的规划、选址和评价提供依据。     

北京与伦敦地铁基于自动售检票数据的客流出行规律对比分析

基于地铁自动售检票系统连续一周的数据,从多粒度、多层次、多角度对比分析了北京与伦敦地铁乘客的出行规律。结果显示:北京与伦敦地铁乘客的出行频次分布相似,但伦敦地铁的高频出行乘客更多,而北京地铁的低频出行乘客更多;伦敦地铁的总体换乘比例略低于北京,更便捷,且伦敦的短距离出行比例远高于北京;北京地铁周末的通勤出行更多,而伦敦市民从周五至周日的夜晚出行更多。地铁乘客的出现规律不仅与城市结构,居民的工作生活状态有关,对城市轨道交通的网络结构及运营管理也有重要的参考价值。     

城市群城际旅客出行行为特征分析

主要研究城市群城际旅客的出行行为特征。首先对珠三角、长三角和关中城市群的城际旅客出行特征进行调查,并对旅客的个人特征及出行特征进行分析,根据分析结果及对未来的推断,预估未来城际旅客的出行特征发展规律。这将有利于充分利用运输资源,规范客运市场,提高服务水平,满足旅客的日益多样化的出行需求。