城市轨道交通客流特征分析

基于交通规划原理及TransCAD软件，探讨在已知轨道交通各车站进出站客流量的条件下，如何计算站间客流量，进而分析得出断面客流量及各换乘站分向客流量指标，最后对北京市轨道交通客流特征进行了实例分析。     

城市轨道交通运营客流交通状态评价

客观评价客流交通状态对于改善城市轨道交通运营服务水平、提高运营管理效率具有重要意义。在定义城轨运营客流交通状态的基础上,以乘客流的均衡程度和顺畅程度为准则,构建了客流交通状态的三层评价指标体系;根据某城市地铁1号线运营实际客流数据,计算各评价指标,并用层次分析法对客流交通状态进行评价。评价结果与实际情况相吻合,验证了城轨运营客流交通状态评价体系的合理性,能够为城市轨道交通运营管理提供理论支持。     

城市轨道交通客流特征及预测相关问题

客流预测是城市轨道交通建设的一个十分重要的环节,是各项设计工作的基础。预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。通过对城市轨道交通客流进行分析,阐述了城市轨道交通客流规模影响因素、客流形成机理、客流特征、客流预测方法等。分析了四阶段法各阶段预测所使用模型及方法。     

浅谈城市轨道交通客流预测方法

本将在分析现有轨道交通客流预测应用实例的基础上，分析了轨道交通客流预测方法的模式，难点，提出了具体预测步骤。     

基于长期客流数据的北京城市轨道交通客流演变分析

构建了考虑乘客异质性的客流分配方法和基于信息熵的均衡度模型。选取北京城市轨道交通2009年、2012年、2015年、2018年等跨度10年的AFC(自动售检票)系统数据,经过客流分配得到全网早高峰时刻断面客流量;利用GIS(地理信息系统)平台将其可视化,并结合城市发展和城市轨道交通新线开通情况,分析北京城市轨道交通近10年的线网客流演变。分析显示：高峰小时进出站客流量、断面客流量均在2009—2012年迅速增长,在2015年略有下降,而在2015—2018年又恢复增长;最大客流量出现的位置基本稳定,仅个别位置发生改变。     

城市轨道交通客流突增研究

基于北京地铁工作日的刷卡数据和北京地铁网络GIS数据,以网络流理论为支撑,挖掘地铁在平日稳定客流下的小时时段使用规律。提出轨道交通区间断面客流计算方法,量化轨道交通拥挤程度,并发现在客流高峰期,不同站点突增等量客流对城市轨道交通网络的影响有着巨大的差异。针对突增客流应对能力较弱的站点,结合站点客流分布基尼系数,提出相应的对策与措施,为城市轨道交通运营管理打开了新思路并提供信息支持。     

城市轨道交通客流预测的不确定性分析

上海轨道交通1号线2005年的实际统计客运量,远远超过了当年预测的同期客流量.分析了城市轨道交通客流预测的不确定性,以及产生这一现象的原因.提出对城市轨道交通系统的运输能力应留有适当的富裕量,以应对不可预见的客运量增长.随着城市化进程的加快,城市公共交通客运量将大幅度增长,加长列车编组、提高乘车舒适度也将提上议事日程.     

深圳市城市轨道交通网络化客流变化研究

以国内几大城市的轨道交通客流变化为出发点,得出网络化客流发展规律。据此分析深圳市轨道交通网络化进程及其客流变化规律,并归纳出影响客流变化的3个主要因素：新线路对客流的吸引、线路间换乘和票价,为其他城市轨道交通网络化过程中的线网规划、客流预测、运营管理等工作提供参考依据。     

城市轨道交通客流与行车组织分析

客流的基本特征是其沿时间和空间分布的不均匀性,即客流的动态特性.客流的动态特性直接决定城市轨道交通的行车组织.分析了城市客流的时空动态特性,给出依据客流动态特征设计行车组织的原则.以南京地铁南北线客流预测数据为例,探讨了客流与行车组织之间的关系.     

城市轨道交通线网规划与客流预测

结合实际应用,对各阶段客流预测的年限、目标、内容和分析思维,以及对客流预测成果的控制性评判方法进行研究与探讨,在指导运营组织设计方面提供新的思路.     

基于市场细分的郊区轨道交通客流分析

介绍了市场细分的前提、市场细分的标准和方法等基本概念.以上海为例,对轨道交通客流需求市场细分流程提出了建议.选取"郊区轨道交通客流"作为未来上海轨道交通运营企业的目标子市场,设计一系列营销策略,吸引和培育郊区轨道交通客流,以促进城市轨道交通的良性发展.     

城市轨道交通客流特征分析在可研阶段的应用

城市轨道交通的工程可行性研究是一项涉及众多专业、复杂程度高、综合性强的系统工程,为更准确地把握客流特征,根据城市轨道交通工程可行性研究阶段客流预测的主要内容,就反映沿线区域特性的客流预测指标进行分析,包括高峰小时客流量、平均运距、换乘系数、区域OD和客流不均衡性等,以长春北湖线一期和成都10号线一期工程可行性研究为例,从与上位规划的符合性、线路特点的一致性和对工程方案的指导性3个方面阐述多指标结合的客流特征分析方法。     

深圳市轨道交通客流预测的新探索

客流预测工作是轨道交通规划设计和建设工作的重要环节和支撑,尤其是随着我国城市轨道交通进入新的发展阶段,灵活的投融资模式、运营管理的创新、线路功能的多样化对轨道交通客流预测工作提出了新的要求。深圳市基于多年轨道客流预测经验积累,在预测方法、研究范围和精度等方面深入探索和创新,在传统的规划、工程设计客流预测基础上,开展了一系列针对投融资方案研究、线路开通初期客流特征分析、旅游景区轨道客流分析等的客流预测工作,支撑具体项目推进,完善和补充客流预测工作体系。     

城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法

分析了国内城市轨道交通运营管理的发展现状,总结了关于客流高峰持续时间现有的研究方法,通过对比分析,选择回归分析作为城市轨道交通客流持续时间预测模型。分析和定义了城市轨道交通客流高峰事件的概念,探讨了客流高峰事件的影响因素,阐述了回归分析模型的理论基础和求解方法。以南京地铁1号线的数据作为原始数据并进行建模,在此基础上验证研究方法的可行性。     

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。     

武汉轨道交通客流分析及其启示

根据武汉市轨道交通1号线一期工程运营1周年内客流数据并结合最新客流情况,对其变化规律进行分析研究.对比国内城市轨道交通客流成长情况,系统分析了目前武汉市轨道交通客流不足的原因,并提出改善措施和建议.     

城市轨道交通短时断面客流预测

为进一步提高城市轨道交通断面客流短时预测的精度,提出采用多维标度法分析线网各断面之间的相关性,以此将断面分为若干相关小组,将相关小组作为研究对象,并利用卡尔曼滤波方法建立相关断面客流短时预测模型进行城市轨道交通断面客流短时预测,并通过实例分析验证该理论的有效性。结果表明,考虑断面之间相关性的预测模型的预测精度要优于单一断面预测模型的预测精度。     

城市轨道交通线网时空相关性客流预测研究

城市轨道交通客流预测是一个时空相关的复杂问题,仅根据车站的历史数据很难得出更有参考价值的预测结果。提出基于Elman神经网络算法的时空相关性客流预测方式。其模型输入包括车站的历史数据和线网中其它车站及交叉线路车站的时空相关性数据。前者从车站前3周数据中提取纵向强时间相关性数据;后者从相关车站的前3周数据中提取横向强时间相关性数据。提取过程均采用Spearman算法。在两条交叉线路共33个车站3周时间范围的客流数据上,利用Elman神经网络算法比较分析时空预测方式和时间预测方式的预测性能。试验结果表明,时空预测方式对实际客流的预测精度优于时间预测方式。最后,在时空预测的基础上进行客流多步预测,为城城市轨道交通有效的客流疏导提供数据支持和相对宽裕的时间。