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借助GIS平台,对公交线网进行编码,并利用ArcGis的缓冲和叠加分析工具,建立公交站点和地铁站点的空间对应关系。根据调查得到的公交线路站间OD矩阵,利用地铁意向调查标定的参数结果,得到公交客流转移到地铁的比例。基于GIS平台构建的地铁客流预测模型,可以有效地提高建模速度,并能对公交线路调整进行快速反应。 相似文献
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在分析公交出行距离和下车站点的用地性质等因素对公交乘客下车概率影响的基础上,全面考虑站点对周边区域换乘的辐射影响,引入了1个新的影响因子---下车站点换乘能力,该因子利用以站点为中心,300 m到500 m为半径,可利用换乘的公交线路条数来表示;综合考虑上述3个影响因子,构建了基于站点吸引的公交客流O D分布概率模型。基于济南市公交IC卡数据,采用C++语言编程实现该模型,得出了公交客流出行的空间分布规律,并采用核查线法验证该模型的可行性和有效性。验证结果表明,该模型OD反推误差可以控制在10%之内,反推精度较高,较好的贴合实际,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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随着大城市轨道交通客流的持续快速增长,均质化的轨道站点组织设计与不均衡的站点客流之间矛盾开始显现,导致部分核心轨道站点在高峰时段形成了客流服务瓶颈。本文通过构建轨道站点间OD矩阵获取模型以及客流服务指标评估模型,力图在轨道建设前期阶段提前识别出客流服务的瓶颈区段,分析判断客流服务瓶颈产生的原因,提出优化轨道站点交通设计容量、疏导轨道交通客流需求、合理确定周边开发强度等疏解措施,避免形成轨道站点客流服务瓶颈。本文研究成果对优化核心轨道站点设计标准、促进轨道交通与常规公交协调互适、科学控制轨道周边土地开发强度等方面具有一定指引作用。 相似文献
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公交 IC 卡收费系统和车辆定位系统的广泛应用,为获取公交客流 OD 提供了新的途径。针对现有公交客流 OD 推导算法的不足,从上车站点识别和下车站点推导两方面入手,对公交客流 OD推导算法进行了改进。为了修正公交 IC 卡数据时间偏差,提高上车站点识别的准确性,在分析公交乘客上车刷卡行为的基础上,提出了基于 AVL 数据的公交 IC 卡数据时间修正方法。根据公交出行链的特性差异,将公交出行链划分为连续链和非连续链两大类,在此基础上,建立了不同公交出行链的下车站点推导模型,优化了下车站点推导流程。以苏州市的公交 IC 卡和 AVL 数据为例进行实例研究,通过对推导结果合理性的讨论分析,论证了改进算法的可行性和有效性。实践表明,改进后的公交客流 OD 推导算法流程清晰,易于程序实现,可以用于公交客流的自动分析。 相似文献
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基于对北京市六环内各方向23条公交线路不同站点的现状数据采集,提出了一种公交站点停靠时间预测模型.分析了上下车人数、车内拥挤度、车门数及公交车台阶数等影响因素对公交停靠时间影响程度.根据分析结果,排除台阶数对停靠时间的影响.由于北京市3门铰接车与2门车的停靠时间存在一定的差异,考虑公交车门数对上下车时间的影响,得到3门车公交下车客流分配关系;然后选择上下车人数及车内拥挤度2个因素作为自变量,建立了乘客上下车时间预测模型;进而通过回归分析开门时间最长的车门乘客上下车时间与站点停靠时间的关系,选取二次函数作为公交站点停靠时间预测模型.最后,对2条不同公交线路的公交预测停车时间及实地调查停车时间进行比较,其标准化均方差分别为0.151 0,0.178 2,表明该模型具有较高可靠性,可应用于公交行程时间的研究. 相似文献
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应用管流类推法(fluid analogy method ,FAM )研究公交线路 OD 矩阵的估算,该方法利用管流概念,将公交线路和乘客分别视为管道和流体,利用乘客在各站上下车人数来估算公交线路 OD 矩阵。将该方法应用于北京市分段计价的公交线路中,通过对比估算结果与实际公交 IC 卡的出行 OD分布,结果表明:在早高峰、晚高峰、全日的 OD 估算误差指数在0.75以上,且早高峰、晚高峰、全日估算的公交乘车站距与实际乘车距离的相关系数分别为0.98,0.98,0.99,验证了 FAM 法在公交线路不同时段 OD 估算中的精度与可靠性,与传统的均衡算法等解析模型相比,该方法简单、高效,且能够得到惟一解,在智能公交实时调度中具有较高的实用价值。 相似文献
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城市轨道交通车站客流组织的仿真和评价 总被引:1,自引:0,他引:1
分析城市轨道交通车站客流组织中存在的问题,运用基于社会力模型的simWalk软件,建立客流的微观仿真模型,并研发评价客流组织方案的技术方法。车站内行人交通特性实地观测和分析表明,客流的步速、步幅、步频服从明确的统计分布,能作为仿真模型的基本参数。实例分析说明了技术方法的可行和有效,能够以多种方式直观、定量地分析和评估客流组织方案的绩效。 相似文献
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地铁站的客流来源对轨道线网规划、地面公交与轨道线路接驳优化及站点周边接驳设施布设有重要的意义.利用手机产生的大量携带位置信息的信令数据,提出了基于移动定位信息的地铁站点客流出行来源判断方法.在判断出行者全日出行起讫点(OD)的基础上,借助乘客进出地铁站手机信号需要切换位置区的原理,进一步判断出乘客进出地铁站的位置及时间,将乘客进站时间与全日所有出行的出发时间相比较,获取乘客乘坐地铁出行的一次完整出行链,从而得到此次地铁出行的出行起点.选取北京地铁2号线典型车站的客流来源进行了实例分析,将用该方法判断出的地铁出行结果与地铁刷卡数据及问卷调查数据对比发现,算法对地铁进站量的有效识别率在65%以上,对地铁乘客出发地判断的平均误差约为5%.对地铁乘客的来源分布特征进行了分析. 相似文献
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客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。 相似文献
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介绍了过境交通研究中通常采用的交通调查方法,并以记录车辆牌照法调查为重点,提出城市过境交通调查中调查地点和调查时段的选取原则。并通过对外交通小区的划分与数据库的建立,研究了一种城市出入口交通流特性分析的方法.并解决了过境交通初始OD矩阵、相应时间OD矩阵的建立方法,OD矩阵的扩充以及过境交通需求预测方法,最后以兰州市为实例对过境交通流量调查与预测方法进行了验证。 相似文献