以旅游功能为主的城市轨道交通线路客流预测方法

以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预测各个预测年限工作日客流数据的惯例,提出针对淡季和旺季的工作日、周末\节假日分别进行客流预测,每个预测年限预测4套客流预测数据,为深圳轨道交通8号线工程可行性研究提供了必要且充足的数据支撑。     

基于出行方式链的城市轨道交通客流分析方法

传统"四阶段"法预测流程无法准确预测与轨道交通接驳的交通方式及换乘客流.借鉴基于活动的交通需求模型中利用出行链来解释人的出行行为的方法,提出了基于出行方式链的轨道交通客流分析方法.使用三层的Nested-Logit模型来模拟出行者选择轨道交通为主要出行方式接驳其他交通方式和预测各种方式的客流,建立了轨道交通出行方式链模...     

上海轨道交通出行方式链模型研究

随着上海轨道交通网络的形成,以轨道交通为主、多种交通方式组合的交通出行已经成为上海重要的交通模式。从轨道交通客流出行的多方式组合特征入手,建立上海轨道交通出行方式链模型,研究乘坐轨道交通的出行者选择哪一个轨道站点进入轨道交通系统,以及选择何种辅助交通方式到达该站点。该模型能揭示轨道站点周边的用地、配套交通设施与轨道客流之间的内在关系,从而提高轨道客流预测分析技术的可靠性。     

城市轨道交通精细化客流预测系统设计与实现

针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。     

基于多源数据的无锡轨道交通客流特征分析

无锡轨道交通线网已经初步形成,但整体线网负荷强度偏低。为提高轨道交通规划管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。基于居民出行调查、地铁乘客出行特征调查、轨道交通 AFC 数据等多源数据,分析无锡市轨道交通客流特征、轨道交通与土地利用的协调关系、轨道交通与其他交通方式一体化水平等,并与上海、广州、深圳、成都等城市进行对比分析。结果表明,轨道交通线网的平均乘距为 8.4 km,可较好地服务于核心区与外围组团间的中长距离出行;沿线开发强度、居住和岗位覆盖率偏低,影响轨道可服务人群数量;与常规公交等交通方式衔接不足,降低轨道交通快速出行竞争优势。研究建议无锡市应重点加强轨道交通与城市空间的耦合,提高沿线开发强度,协调轨道交通与其他交通方式的衔接,充分发挥轨道交通效能。     

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。     

城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用

客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实际AFC(自动售检票)刷卡数据进行二元校验。依托北京市轨道交通安全防范物联网应用示范工程,将其应用于北京地铁运营实践中,结合实例验证了模型的可行性和有效性。     

基于手机大数据的城市轨道交通规划策略研究——以石家庄市为例

交通需求分析和预测是城市轨道交通规划的重要依据,然而宏观交通模型的复杂性、数据质量及规划变更等问题容易导致轨道交通客流预测的不确定性.为弥补交通需求和客流预测的不确定性,以石家庄市为例,利用手机大数据从职住分布、职住平衡、出行需求、通勤圈等四个维度剖析城市特征,从城市特征刻画、现状模型校核、发展趋势研判等方面与需求预测...     

轨道交通车站客流预测模型研究

研究目的:通过对传统的"四阶段"客流预测方法优缺点的分析,对交通出行方式分担率预测模型进行改进,提高客流量预测的准确性,为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据.研究结论:在交通出行方式分担率的预测模型中,引入"出行者收入水平"这一概念,重新定义了交通出行方式阻抗函数,优化了传统的"四阶段"客流预测方法.以北京地铁1号线五棵松车站为例,对该车站高峰小时进出站客流进行了预测,将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比,证明了本文所提出的方法是一种快捷、有效的客流预测方法.     

基于多源数据的北京轨道交通客流特征分析

为提高城市轨道交通成网条件下客流预测与运营管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。结合实地调研数据,利用海量的市政交通"一卡通"(IC卡)数据和移动通信定位数据对北京市轨道交通乘客属性特征、时空特征、接驳特征、票价调整影响特征等进行分析,最后对客流需求高增长的北京轨道交通客流特征进行总结。结果表明:北京轨道交通工作日主要服务于中低收入的中青年通勤族,77.25%的乘客轨道交通出行时间在10~60 min之间;轨道交通线路高峰客流有明显的潮汐现象,受职住分离现象的影响,客流空间分布的不均衡性突出;现阶段轨道交通网络发展较为成熟,但仍有部分区域对轨道交通的需求较大;轨道交通站点接驳设施的便利性和完善性程度影响乘客对轨道站点交通方式的选择;在可接受范围内,票价调整对客流的影响在短期内较明显,经过渡期后客流量呈增加趋势。     

基于交通系统与城市空间结构互馈机制的城际轨道交通走廊客流预测

基于交通系统与城市空间结构之间的动态互馈机制和公交导向性开发策略,开展城际轨道交通走廊客流预测研究.对新建区,在土地使用形态控制的基础上,利用土地价值计算人口地理分布权,进而得到出行发生和出行吸引的权重,它刻画了交通系统对城市空间结构的作用机制;对建成区,主要根据土地使用形态计算出行发生和出行吸引的权重,它体现了城市空间结构对交通系统的影响.在此基础上,给出了城际轨道交通走廊的客流预测方法.该预测方法不仅反映了城际轨道交通系统对客流需求的满足,更重要的是,能真实体现城际轨道交通系统对城市群空间结构形态和交通需求的导向作用.以长株潭城际轨道交通建设项目为背景,运用该方法分析预测了相应区域的城际轨道交通走廊的客流需求量.     

基于郊区轨道交通站点分类的客流特征和换乘系统优先级分析

结合大量实地调研数据,按照站点区位条件、站点周边地区土地利用性质、开发规模和强度等数据,将郊区轨道交通站点划分为七大类.基于郊区轨道交通站点分类,结合轨道交通站点客流调查数据分析了客流时间分布规律,出行目的、换乘方式、合理交通区域特征指标.提出基于轨道交通站点分类的换乘系统优先级规划要求.     

苏州轨道交通节假日客流预测研究

节假日大客流往往会对城市轨道运营管理造成较大压力,及时准确地预测节假日期间客流,可以为城市轨道交通运营与管理部门制定运输计划、确定应对措施提供重要依据,保障节假日期间轨道交通安全顺畅运行。在分析节假日客流变化趋势的基础上,根据历史客流变化趋势获得基准客流;基于当前客流量水平,构建ARIMA-GARCH模型,预测轨道交通未来节假日各时段客流量。基于苏州轨道交通2018年与2019年的历史客流数据,对方法进行验证分析。结果表明,该方法能有效识别节假日客流特征,降低客流预测前期工作,并实现城市轨道交通节假日各时段客流预测。     

基于上海轨道交通刷卡数据的乘客出行模式研究

乘客出行模式研究是深入认识城市交通的基础性工作,也是交通规划的重要技术支撑。基于上海轨道交通刷卡数据分析网络客流特征,以轨道交通出行全过程出行链视角对进出站客流量、站间客流量、乘距等出行要素的空间模式开展研究,发现上海轨道交通进站和出站客流量分布均呈现对数正态分布特征,乘客乘距服从负二项分布特征。研究同时发现,相比于幂律分布,上海站间客流量分布更加适合采用对数正态分布拟合。此外,工作日客流和周末客流在空间分布总体形态上较为接近,工作日客流分布更为集聚,周末客流分布则更为离散。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

都市圈区域轨道交通客流预测研究

依据都市圈的特点提出了以轨道交通站点为中心,以合理的客流吸引半径的圆形范围作为交通小区进行客流预测的思路.研究了轨道交通车站客流的合理步行区及合理交通区,把车站客流划定为一、二、三级吸引范围;提出了以车站节点为中心,以客流吸引范围为半径的圆形范围作为交通小区,并划分为一、二、三类小区,选择各类小区之间出行的步行时间矩阵、等车时间矩阵、在乘时间矩阵、交通费用矩阵等作为客流预测Logit模型参数矩阵.     

深圳市轨道交通周五大客流特征及成因分析

为了掌握深圳市轨道交通工作日客流日变化特征,以深圳市轨道交通一周的刷卡数据为基础,分析了工作日客流的总量及时间特征.针对工作日中周五客流较大的现象,进一步研究周五新增客流成因.从站点及线路特征、出行特征两个角度分析了周五新增客流的特征.结果 表明,周五客流增加的原因主要是有新的个体出行,而这些个体的出行特征具有一定规律.研究结果可为深圳市轨道交通工作日高峰客流的运营组织提供支撑.     

洛阳轨道交通1号线开通初期行车组织方案研究

城市轨道交通开通初期的行车组织方案主要取决于预测年的客流预测结果及客流出行特征,尤其是预测年高峰单向最大断面客流量和全日断面客流量。本文结合洛阳轨道交通1号线的线路特点,在分析研究客流出行特征的基础上,确定了1号线的车辆选型及列车编组、行车交路计划、全日行车计划及列车停站时间,并提出了应对1号线运营初期早晚高峰客流具有较强潮汐特性的运营组织方案,为洛阳轨道交通1号线的正式运营提供一定的依据及参考。     

轨道交通客流预测估算方法的研究

研究目的:在轨道交通项目前期研究中,特别是轨道交通线网编制过程中,对线网的结构、走向进行确定时要以客流规模作为主要依据之一。但传统的客流预测工作量较大,建模及计算过程复杂、耗时,难以适应项目推进的要求。本文以交通调查为基础,探讨估算轨道交通总量和最大断面流量的方法,可在短时间内得出客流结果,以此作为城市轨道交通前期研究过程中把握规模的重要参考。研究结论:(1)轨道交通客流预测可以居民出行OD调查资料为基础进行估算;(2)依据出行链及功能区划分的原则可推算线路客流总量及最大断面客流量;(3)经对天津地铁1号线客流总量及最大断面客流量的模拟计算,结果误差较小,该方法具有一定的可信度;(4)该方法可应用于线网规划中对线网规模及线路客运量水平的估算,有利于加强线网布设的数据化,提高规划的可信度。     

城际轨道交通旅客票价与客流量敏感性分析模型

城际轨道交通票价作为影响客流大小的关键敏感性因素,关系到客流预测的准确性。为明确城际轨道交通票价与客流的关系,本文提供一种基于均衡模型的票价敏感分析方法,通过对平均运行时间、花费价格及其他影响因素分析,建立效用函数,计算效用值;依据客流均衡配流模型,得到各类交通方式均衡状态下客流量;在此基础上,利用灵敏度分析模型得到不同方式出行票价与客流量的关系;最后以杭绍城际轨道交通线为例进行票价敏感性分析,研究结果表明,该模型与算法具有较高的可靠性。