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。     

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。     

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。     

成都市通勤客流地铁-公交换乘系数分析

充分考虑通勤客流的地铁-公交换乘系数分析对交通管理部门和公共交通运营公司优化线网设计、提升通勤效率起着重要的作用，本文创新性提出了基于多日重复出现的OD刷卡数据识别地铁-公交换乘行为的算法。在选取了成都市典型性的7个地铁站点和其周边的公交站点后，利用3天的全网刷卡数据，得到了站点的地铁-公交换乘系数、换乘客流比例等数据，发现小于近年的地铁换乘系数。计算结果表明在不同的站点，地铁-公交的换乘系数差异较大，且地铁首尾站点的换乘系数明显较高，随后分析了算法可能的缺陷。基于以上结果提出了三条针对成都市公共交通运营的建议，并给出了后续值得研究的方向。     

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。     

城市轨道交通车站客流承载力研究

在城市轨道交通近期建设规划工作中，需要对重点枢纽或片区近期所需的轨道交通线路和车站数量开展研究并决策线路是否纳入近期建设，为此有必要对城市轨道交通车站客流的合理承载力进行研究。本文首先研究全国已运营的客流量排名靠前的换乘枢纽车站以及已经达到饱和状态而采取限流措施的非换乘车站的实际客流数据，给出各类车站实际运营的承载能力，分析乘客进站各个步骤的理论通行能力以及限制车站客流承载力的瓶颈点。据此提出非换乘站和换乘车站合理的客流承载力的建议值，并提出提升车站客流承载力的建议措施。     

基于地铁站点出入口客流数据的TOD地下商业评测方法

TOD(Transit-Oriented Development)模式下地铁站点核心圈层会规划越来越多商业，以地铁为主的国内轨道交通城市面临着TOD地下商业发展机遇与挑战。本研究为充分挖潜地铁站点出入口客流数据价值与实现TOD地下商业开发效益最大化，提出基于地铁站点出入口客流数据的TOD地下商业评测方法。针对当前TOD商业开发依旧保有传统商业开发模式的滞后性问题，本研究提出了HBS指数、TOD地下商业评测方法及相应评测指标，并以成都市世纪城站进行实例分析，利用其他类型数据对评测主要结论与方法进行了合理性论证。     

基于注意力机制和时空卷积网络的客流预测方法

客流预测方法可以帮助城市轨道交通运营部门根据客流动态变化调配列车资源,是实现精准列车动态控制的基础。研究提出基于注意力机制和时空卷积网络模型的客流预测方法,融合不同功能的网络单元,使得网络可同时捕获客流数据的时间相关性、空间相关性和时空相关性,并采用注意力机制以提高模型预测的准确性,能够同时实现城市轨道交通多站客流的动态预测。基于北京地铁的实际客流数据对该方法和模型进行数值试验,结果表明该模型性能优于其他基线模型。     

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。     

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。     

城市轨道交通的客流特性分析

结合城市轨道交通的主要客流指标，对客流的时间分布特性、空间分布特性及其敏感性进行了分析，从系统配置适应客流需求、促进客流增长的角度出发，提出了改善服务水平和提高运营效益的思路和方法。     

网络化运营模式下城市轨道交通客流分布特性

本文从网络化运营角度,以实际运营网络客流数据为基础,对城市轨道交通客流时间和空间分布特性进行了综合分析。时间分布上主要分析了日客流、周客流、月客流和年客流四个层面的客流特性,空间分布上主要采用了全网客流、高峰断面方向、进出站方向等指标来分析客流分布不均衡性。     

城市轨道交通客流强度及其基本特征分析

本文结合国内外部分城市轨道交通客流强度数据,分析了不同城市轨道交通线网以及不同类型轨道交通线路客流强度的基本特征,从线路空间与网络演变角度剖析了线路客流强度演变的内涵,提出了改善城市轨道交通客流预测工作的建议。     

多交路共线运行的城市轨道交通时刻表优化

城市轨道交通行车组织多样化背景下，多交路共线运行模式逐渐得到规划者与运营者的青睐。然而，普遍采用的均匀发车间隔时刻表难以解决恒定运力供给与时变客流需求间的矛盾，也未发挥出多交路共线运行模式的优势。为提升城市轨道交通服务水平，本文分析时刻表优化的关键因素，利用分时段客流OD数据，调整列车到发间隔，构建多交路共线运行线路的时刻表优化模型，并采用CPLEX求解。算例研究中，选取两层交路的城市轨道交通Y型线进行优化，满载率大于0.6的运行区间数量及满载率均衡性分别优化96.8%和41.4%，验证了模型的有效性。     

基于AFC数据的客流路径选择

在单一路径旅行时间近似服从正态分布的假设下,建立了描述多路径OD对旅行时间分布的高斯混合模型,并引入无监督聚类算法——EM算法求解模型。首先,根据单路径无换乘和单路径一次换乘的OD,分别估计进出站时间消耗和换乘时间消耗的分布参数;然后,生成多路径OD的有效路径集并估计路径旅行时间参数;最后,将贝叶斯信息准则确定的混合模型个数及其对应的路径旅行时间分布参数,作为初始值输入到EM算法中,计算得到各路径的客流分配比例。以成都地铁两对典型OD为例,编程求解了客流分配比例和旅行时间分布参数,计算结果显示模型的拟合结果较好。     

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。     

城市轨道交通网络化客流成长规律研究

本文从客观的角度出发,在三个方面对城市轨道交通网络化客流成长规律进行了现实数据的分析,并在此基础上进行了初步探讨,希望能够对未来城市轨道交通客流预测提供借鉴。     

青岛地铁3号线客流预测后评估方法

本文通过研究分析客流预测"四阶段法"分析客流预测后评估理论的优势和可行性,得出了后评估研究的重要基础理论,结合客流预测后评估指标选取的原则,运用指标权重计算和综合评价方法,构建出一套适应性较强的客流预测后评估体系。以青岛地铁3号线为实例剖析,通过挖掘数据中的规律和信息,采用层次分析法计算出各指标权重,综合评价后对客流预测误差原因进行分析。结果表明:青岛地铁3号线客流预测后评价结果良好。同时提出了相应的客流组织措施优化方案,给出不同客流预测情况及应用场景下的客流组织办法,为后续客流预测和城轨线网化发展提供了有利的参考依据。     

大型会展类项目的交通客流预测方法研究

会展中心作为带动城市和区域经济的一种重要的现代公共服务业建筑类型,具有客流规模大、瞬时客流特征明显等交通特点,在此类建筑设计过程中需要对大型展会期间客流进行准确的预测,为会展建筑的规划设计,以及配套交通设施建设提供必要的依据和数据的支持。基于对长春东北亚国际会展中心项目的实践,探索一种支撑大型展会客流预测方法。在对国内大型会展案例中客流类比分析的基础上,以客流规模预测为目标导向,建立以会展客流分类和相关出行链分析为基础的会展客流规模预测方法,推导出会展客流规模、客流构成、到达时间分布等关键指标预测,为后续同类型的项目提供一定的借鉴。     

防疫检查对地铁站站内客流通行效率的影响——以深圳茶光地铁站为例

在后疫情时代，使用地铁出行需要接受普遍的防疫检查，对乘客的出行时间造成影响，也给地铁客流管理带来了挑战。本文量化分析防疫检查对乘客出行的影响，并提出优化建议。借助社会力模型，对地铁站的进出站客流行为进行模拟，进而评估防疫检查增加前后乘客出行时间的变化，。择深圳茶光地铁站为案例，实地调查并分析了地铁站内设施的布局和参数，建立了仿真模型，对未加防疫检查、防疫检查、优化防疫检查三种情况进行仿真模拟。结果表明防疫检查会使乘客的进站时间增加13.43%，优化防疫检查后可以使增加时间降低为7.45%。建议地铁站工作人员优化防疫检查设施的布局，提高防疫检查服务的质量。