基于广义费用的城市轨道交通客流分配

为了更加客观全面地反映城市轨道交通出行者决策行为，提升城市轨道交通客流预测准确性，缓解线路运营面临的高峰时段客流拥挤现象，从出行广义费用角度出发，开展城市轨道交通客流分配研究。综合考虑票价、出行时间、舒适度、准时性等因素，构建了城市轨道交通乘客出行广义费用计算模型；以北京地铁5号线为例，将广义费用作为出行阻抗引入客流分配之中，构建了基于广义费用的随机用户平衡条件下的城市轨道交通客流分配模型，并提出了嵌套Logit模型的迭代加权法用以求解模型；基于分配模型及算法，对不同票价和列车容量条件下的城市轨道交通客流分配结果进行了对比分析。结果表明，基于广义费用的城市轨道交通客流分配模型能够实现对轨道交通流量的有效预测，可对各类缓解高峰时段拥挤措施的实施效果进行评估，辅助城市轨道交通领域相关决策。     

大阪市轨道交通车站进出站客流高峰时段研究

本文分析了大阪和上海的城市轨道交通现状客流数据,证实了线路的客流高峰时段与车站的客流高峰时段并不一定重叠,指出不应以线路的客流高峰时段所对应的车站客流量作为车站的设计客流;分析车站位置、性质及周边土地利用这三个因素对客流高峰时段的影响,通过车站客流高峰时段的确定,得到更准确的"车站设计客流",从而合理地控制车站的规模和建设成本。     

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。     

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。     

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。     

城市轨道交通车站应急疏散仿真研究

研究城市轨道交通应急疏散分析方法,本文采用仿真技术描述城市轨道交通车站在突发状况下站内客流运动情况。以成都地铁犀浦站为例,针对其客流组织的复杂性,以站内基础设施布局、功能区划分、客流分布特征等为依据,利用Anylogic软件对犀浦站内突发情况进行客流仿真分析,建立客流动态仿真模型,得到应急疏散动态仿真效果图,得出高峰状态下人员疏散初始时间。最后,以成都地铁及犀浦站的未来规划为依据,分析其可能存在的应急疏散问题对其优化,提出新的疏散方案,得到动态仿真效果图并计算出总疏散时间。对比优化前后的指标,经过分析得出缩短应急疏散时间的有效方法。     

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。     

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。     

台风灾害影响下城市轨道交通运营组织调整研究

台风灾害会对城市轨道交通的运营安全带来影响,正面登陆的台风可能直接导致城市轨道交通中地面、高架等露天线路停运。因此,为保障城市轨道交通的运营安全,需要对台风登陆期间城市轨道交通的运营组织进行调整。以福建省厦门市地铁1号线为例,从行车、客运、乘务、宣传等方面,对受台风灾害影响下的运营组织调整进行研究。认为应在保证人身和行车安全的前提下,考虑客流变化情况,以便最大限度地维持城市轨道交通的运营,期望能够为台风灾害情况下沿海城市轨道交通的运营组织调整提供参考。     

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。     

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。     

兰州轨道交通客流预测分析

我国城市轨道交通行业目前处于飞速发展中,很多中等城市的轨道交通也在规划或建设中。轨道交通客流预测分析是城市轨道规划、建设和运营等环节中重要的基础数据。以兰州轨道交通1号线一期工程为例,对2018年开始今后三年的日均客流、单向高峰小时最大断面人次、客流强度、全日周转量以及平均运距、分时段客流分布等数据进行了预测。为轨道交通的规划、建设和运营等环节提供有效的基础数据。     

基于灰色理论的城市轨道交通国庆客流预测

由于城市轨道交通特殊时间段客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,诸多因素综合影响着城市轨道交通线路客流量,且其变化具有周期性、非线性和随机性等特点。因此预测的相关数据对其运营部门应对潜在的客流大波动或突发事件发生有举足轻重的作用。本文采用灰色理论,以西安市轨道交通2号线往年客流数据为分析依据,对往年2号线在国庆期间的客流情况进行预测,并与实际情况进行对比,表明灰色预测模型在此次预测中是有效的。以此类推对未来几年国庆期间客流进行预测。     

关于城市轨道交通发展的反思和建议

本文就城市轨道交通在加快发展过程中暴露出来的客流预测问题、线路长度问题、线路延伸问题、车站的建设规模问题、不合理工期问题、线路的敷设方式问题、技术装备的标准化问题进行了剖析,对我国城市轨道交通的进一步发展和建设给出了几点建议。     

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。     

轨道交通建设前期工作对工程造价的影响分析

结合部分城市轨道交通前期工作的实际,介绍了轨道交通建设中线网规划、线路沿线土地利用规划的制定、客流预测以及线路敷设方式的确定等前期工作对地铁造价不同的影响方式和影响程度,提出了降低前期投资的几个方法和建议。     

国铁与城市轨道交通过轨运营客流适用性研究

国铁与城市轨道交通线路间的过轨运营可减少乘客换乘,降低换乘站运营组织压力,改善轨道交通运营服务质量和安全性;但将导致土建投资成本增加。本文针对以上特性,提出了国铁与城市轨道交通过轨运营下社会总效用的计算方法。案例结果表明：过轨运营下,乘客出行成本减少的幅度大于投资成本增加的幅度,社会总效用为＋19.7亿元,说明适合采用过轨运营。根据过轨运营效果的影响大小排序,分别为乘客平均换乘时间、客流增长率和换乘客流比例。同时,换乘客流比例越大、客流年增长率越大,乘客平均换乘时间越长时,过轨运营越合适。     

基于AFC数据的城市轨道交通OD客流动态预测

路网客流实时状态是城市轨道交通系统进行日常运营及关键决策的重要基础，针对目前城市轨道交通客流预测中站点层次预测方法较成熟，而客流分布预测较少的情况，提出基于时序神经网络的量测方程OD客流动态预测方法。利用地铁AFC数据，确定时序神经网络预测的最优数据粒度为15mins和最优时间序列阶数为4，以此构建时序神经网络框架，对站点进站量进行预测；对于站点进站客流与OD客流间的时空关联性，主要体现在进站客流的不同去向以及相同去向下不同的到达时间，建立量测方程反应这一联系，将进站客流转化为OD客流，并以成都地铁为例，对路网条件下不同分布特征OD客流进行预测验证，加权相对误差为14.08%，验证了模型的有效性。     

市域铁路与城市轨道交通衔接方案研究——以合巢市域铁路工程为例

随着城市化进程的不断推进,在城市轨道交通快速发展的同时,以大城市为核心的都市圈也得到快速发展。做好市域铁路与城市轨道交通之间的高效、便捷衔接,对增强市域铁路客流吸引能力、充分发挥其功能具有重要意义。以合巢市域铁路工程为例,重点分析研究市域铁路与城市轨道交通的衔接,以提高合巢市域铁路至合肥中心城区的便捷性,以供参考。