客流预测的可信性分析和敏感性分析

客流预测是轨道交通前期工作的重点,是工程项目能否成立的最重要依据,是确定工程规模、设备配置以及工程投资等的基础。因此,对客流预测工作的可靠性、结论的可信性、结果的敏感性提出合理指标及验证方法,以帮助对客流预测结论的修正。     

深圳轨道交通5号线客流特征分析

深圳地铁5号线南延线对支持前海合作区的建设及加快前海、蛇口片区的发展具有重要意义。分析客流特征可为行车组织提供有力支撑,更好地指导运营组织工作。根据深圳轨道交通5号线客流预测报告,对其各设计年限的全线客流总体指标、远期客流时段分布及车站客流特征进行分析。着重分析各设计年限高峰小时断面客流的时段性和不均衡性,根据客流预测结果站间OD数据,得出客流流动特征规律,对设计行车组织与运营管理的技术方案具有重要的导向作用,并为其他城市的轨道交通客流特征分析提供参考。     

基于数据分析的高铁站节假日设施适应性研究

针对高铁站节假日客流高峰期设施适应性不足的问题,以大连北站为例,通过对大连北站客流数据进行分析,选取"十一"客流高峰期,利用灰色预测模型对2018—2020年"十一"第1天的进站高峰小时客流量进行预测,找出进站流线中设施的瓶颈点,分析大连北站客流高峰期进站设施的适应性。分析结果表明:当前主要流线的瓶颈点为售票处A2、安检处1和安检处2;根据客流预测,至2020年,随着客流的增加,进站设施紧张状况将十分突出,售票处的客流压力最大,售票处B2的设施能力适应性最差。针对以上问题,提出了相关的改进措施。     

轨道客流影响因素及预测要点

影响轨道客流的因素分别是轨道站点周边的土地开发模式、城市客运结构体系、公共交通经营策略：及轨道的网络形态,本文对此进行了论述,并概括了轨道客流预测工作中的几点注意事项。     

基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明：改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。     

基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测

针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议.     

基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测

针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议.     

城市轨道交通短时客流预测体系框架及关键技术

针对当前城市轨道交通短时客流预测系统性不强等问题,构建短时客流预测体系框架,并讨论预测过程涉及的关键技术。框架的构建以自动售检票系统（AFC）获得的数据为出发点,统计站点客流和线网客流OD矩阵两类基础客流数据;在此基础上,构建线网客流分配模型,结合视频数据、站点平面布置和列车运行时刻表三类数据,考虑乘客步行时间的影响,估计断面客流数据;接着,在分析站点客流和断面客流数据时空特性的基础上,分别预测站点和断面短时客流;利用站点客流和断面客流短时预测结果反推未来OD矩阵;同时引入GARCH模型分析预测结果的可靠性,以提高短时客流预测结果的可信度。     

广州至珠海城际快速轨道交通客流预测

基于对广州至珠海城际快速轨道交通功能定位与客流特征的分析，提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想以及基于四阶段的客流预测技术路线。用客流分配组合模型，对广州至珠海城际快速轨道交通进行了客流预测，获得了线路全日客运量、客运工作量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

城市轨道交通客流分析

在城市轨道交通的规划设计中,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础.通过对我国十几座城市轨道交通系统30多条线路客流预测资料的分析,结合规划设计的技术决策过程和处理实际问题时的思路,建立了客流分析方法,提出不能仅靠"远期高峰小时单向最大断面客流量"来确定系统规模,应考察单向"最大断面客流量"是否能得到"高断面流量区间"的支撑;阐明了客运量可能的发展趋势;建立了以车站、路段为单元的客流空间分布研究方法和全日客运量时段分布研究方法;提出了应对系统、环境发生变化时的客流预测结果的调整方法.     

基于XGBoost的轨道交通短时客流预测精度分析

短时客流预测是轨道交通运营调度中的先导工作,其中短时预测的时效性尤为重要,预测中既要保证预测精度同时也要提升预测效率,提出基于集成学习的XGBoost算法进行轨道客流预测.以西安市地铁二号线AFC刷卡数据为例,在数据预处理过程中发现特殊节假日、休息日及工作日具有不同的客流特征,在工作日客流波动更为剧烈,因此,采用工作日客流量进行验证.将预测结果与BP神经网络模型、ARM A模型进行对比,结果表明:XG-Boost算法具有更高的预测精度,同时计算时间更短.研究结果可为制定轨道交通动态运营提供参考,同时,将机器学习运用到客流预测中也能增大预测方法的可选择性.     

城际铁路客流分担率修正模型

城际铁路客流预测是进行城际铁路规划、设计、建设及运营各项工作的基础,而客流分担率的预测则是城际铁路客流预测四个阶段中的一个重要环节。针对当前城际铁路客流分担率模型存在的问题,提出了针对性的城际铁路客流分担率修正模型,并对修正模型的总体思路、基础数据、预测步骤等进行了详细说明。     

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为了更好地安排首都国际机场快线运营及接驳方式,在分析机场快线客流构成的基础上,改进了基于多式网络客流预测的方法,使得对量化各种交通运输方式之间的换乘和衔接成为可能。在此基础上,使用TransCAD对通往首都机场的客流量进行了预测。在预测过程中,通过建立广义时间函数,充分考虑了不同收入层次旅客在时间、费用、舒适度上的不同需求。根据预测客流,设计了机场快线在高峰、平峰的运营间隔时间及东直门换乘枢纽点的停车场规模,为东直门交通枢纽的规划设计及首都国际机场客流快速集疏散提出了有参考价值的建议。     

铁路客运专线客流量预测分析

客流预测是客运专线各项工作得以顺利进行的基础研究课题。首先分析了一般客流预测方法的特点,然后按照客运专线客流的形成原因将其分为趋势客流、诱发客流和转移客流,根据各部分客流的自身变化特点,分别采用不同的模型或方法进行预测,最后给出了总体客流量预测的计算方法。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测

轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响.通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法.根据客流季节特征建立季节分类模板和季节时间序列;采用乘法季节自回归差分滑动平均模型建立客流季节分类模型;使用季节分类模型预测对应类型日期的客流.实验表明:季节分类模型既能有效预测轨道交通客流,又能较好地避免预测误差波动性问题.     

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。     

青岛市轨道交通一期工程功能定位及客流预测

城市轨道交通建设中,客流预测是先导。在分析青岛市轨道交通一期工程功能定位的基础上,结合轨道一期工程沿线土地利用现状和规划,以及常规公交布局,对轨道交通一期工程客流进行预测分析。提出一期工程客流总量规模、站点乘降量和换乘量等客流指标。     

基于AFC系统的苏州市轨道交通网络化客流特征分析及启示

从运营轨道线网客流中找寻规律,可以有效指导城市科学合理地预测轨道交通客流。本文根据目前苏州市AFC系统运营数据积累,从网络、线路、车站三个层面探讨苏州市轨道交通客流特征,分析目前线网客流特征,为后续预测模型的参数选择提供参考和依据,并且针对轨道交通规划设计及运营提出相关工作建议。     

灰色预测模型在铁路客流预测中的应用

运量预测是铁路运输组织工作的重要基础和主要依据之一,是一项经常性工作。只有根据运量预测结果及其他方面的信息才能做出科学的决策,编制出可行计划、规划或发展战略,最大程度地减少风险,降低运作成本,减少设施闲置。运用灰色预测模型建立铁路客流预测模型,对我国铁路客运量进行预测,灰色模型的方法简单,适合在数据少的情况下预测短期客流量。