基于BP神经网络的城市轨道交通客流预测

本文首先根据北京城市轨道交通网络的特点,以静态非平衡分配模型中的最短路径分配为理论基础,实现历史客流在断面上的分配,得到具有参考价值的断面客流。然后通过大量BP神经网络建模试验,对北京城市轨道交通客流预测问题,建立了合理的预测模型。最后利用BP神经网络模型对13号线西直门站至2号线西直门站的换乘断面客流进行预测,并与最小二乘拟合结果进行对比分析,得出合理的客流预测结果。     

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如何实现城市轨道交通和土地利用的动态一体化规划,成为目前城市发展中亟需解决的问题. 本文首先利用GIS系统分析了北京地铁1号线站点周边的土地利用现状,结合地铁1号线现状客流情况,对其存在的问题进行了分析. 然后从轨道交通建设对周边土地利用的潜在影响,和土地利用规划对轨道交通客流的影响两个方面,探讨了轨道交通和土地利用的互动关系. 最后给出了轨道交通沿线土地利用规划的建议.     

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。     

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。     

城市轨道交通站间距优化研究

通过对受站间距影响的城市轨道交通相关指标分析,学习并借鉴国内外城市轨道交通站间距优化方面的成功经验及研究方法,以实际数据作为基础,首先对客流分布和乘客出行时间这两个影响因素进行分析,通过分析认为城市轨道客流随着乘坐距离的变化存在着一个先增后减的函数变化;根据对客流分布以及乘客出行时间的分析,将乘客出行时间成本转化成经济效益指标,将票价收入标准与客流分布进行结合得到地铁票价收入的经济效益;之后结合乘客出行时间的经济效益和票价收入的经济效益按照总收益最大化建立城市轨道交通站间距优化模型,并实施优化计算,碍到理论上的最优站间距.     

无锡市蠡湖新城轨道交通线路调整研究

城市轨道交通规划与土地利用规划往往编制时序不同,导致控规调整后城市轨道交通难以最大限度发挥其引导片区土地开发、集散客流的作用.为解决这一问题,总结东京、首尔、新加坡、香港在新城地区城市轨道交通与土地利用协调发展的实践经验.以无锡市蠡湖新城为例,探讨控规调整对轨道交通的影响.基于控规调整后的交通需求变化,提出轨道交通4号...     

成长性视角下建成环境对轨道交通站点客流影响分析

为准确把握城市轨道交通客流生成规律，本文从客流成长性视角探究城市轨道交通站点客流与站点周边建成环境之间的交互关系。以上海市城市轨道交通为研究案例，通过人口及就业密度、土地利用、路网密度、出入口数量、介中心性等13个因子刻画建成环境，基于上海市地铁刷卡数据、人口及经济普查、兴趣点(Point of Interest, POI)、道路网络等多源异构数据，分别构建建成环境对轨道交通客流影响的普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)模型与极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)模型进行量化实证分析。结果表明，基于机器学习算法的XGBoost模型比OLS模型具有更好的模型表现。从影响贡献度来看，轨道交通站点建成初期，地铁站点出入口数量(21.9%)，常住人口密度(15.9%)，路网密度(9.8%)是影响城市轨道交通站点客流的最重要建成环境因素。建成近期，商业设施用地(16.5%)、容积率(11.1%)和就业密度(8.5%)等用地类建成环境变量成为提升城市轨道交通站点客流的关键。建成远期，城市轨道交通站点客流水平取决于出入口...     

基于PWNN模型的轨道交通客流预测分析

在缓解城市交通拥堵、环境污染等问题上,城市轨道交通起到了举足轻重的作用。客流预测作为城市轨道交通建设的设计基础和前提依据,单一的客流预测方法往往难以满足预测精度要求,因此,通过收集北京地铁2号线2017年全年客流量数据,对其常态客流统计特征进行了深入的分析,并采用SPSS分析软件进行了层次聚类分析,构建了PWNN组合预测模型,对常态客流进行了客流预测分析。结果表明:PWNN组合模型能够减小常态客流的预测误差。     

世博期间地铁马当路站站内交通组织方案

通过对上海市地铁9号线和13号线出入口情况分析,利用2010年卢湾区65号地块的建设情况,结合世博期间客流日到达特性,给出世博期间地铁13号线马当路站出入口3种可行的行人交通组织方案,基于木桶理论,对各种方案进行对比分析,给出最优的推荐方案。     

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。