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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
在进行城市轨道交通规划与运营优化时,需要对客流进行分析,其中确定城市轨道交通站点的吸引范围属于关键性问题。考虑到不同用地性质的轨道交通站点承担的交通功能不同,对城市轨道交通的站点进行分类,建立基于聚集效应的城市轨道交通站点客流吸引范围模型,并通过实例进行分析,得到轨道交通站点对常规公交客流的合理和最大吸引时间,从而确定不同类型站点的客流吸引范围。  相似文献   

2.
正城市轨道交通票制是指收费方式和票价变化的结构,是城市轨道交通收费策略在遵循收费原则的基础上首先应确定的部分。在轨道交通运营中,票价制定影响了客运量与客流分布。因此,可通过制定一定形式的票制方案,来控制客流分布及调控客流总量。欧洲国家根据各区域轨道交通建设运营、交通吸引率等情况不同,采用分区计算票价的模式。在我国城市轨道交通快速建设过程中,既要保证均衡轨道线网流量,又要减少旅客在轨道系统的逗留时间,建议采用分区计时票制较为合理。  相似文献   

3.
为了使预测客流与实际客流更吻合,提出了基于三次吸引的四阶段客流预测法.该方法是以三次吸引范围为基础,分别建立模型对出行发生吸引、出行分布和交通方式划分这三个阶段进行预测,获得城市轨道交通运营初期的客流量.并以大连市202轨道交通延伸线为实例,验证了预测方法的合理性和实用性.  相似文献   

4.
首先提出了城市轨道交通突发客流运营组织及其评价是运营管理的关键问题,分析了突发客流的形成原因。然后将突发客流分为可预测突发客流、可评估突发客流和紧急突发客流,紧接着提出了针对这三种突发客流的运营组织方法,同时也分析了通用客流运营组织,尤其是客流组织瓶颈。最后提出了突发客流运营组织评价指标和方法,尤其是将客流组织瓶颈纳入评价体系。提出的理论和方法具有重要的现实意义,可用于城市轨道交通运营管理。  相似文献   

5.
根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本.  相似文献   

6.
顾炯 《交通标准化》2014,(23):58-60
城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。  相似文献   

7.
王岩 《北方交通》2010,(6):115-116
地铁客流预测方法应当包括交通发生与吸引、出行分布、方式划分、交通分配四阶段。通过上述四阶段的预测,提高客流预测的准确度,为地铁的建设及运营提供科学的依据。  相似文献   

8.
中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。  相似文献   

9.
城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。  相似文献   

10.
以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.  相似文献   

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