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.     

浅谈城市轨道交通客流预测方法

本将在分析现有轨道交通客流预测应用实例的基础上，分析了轨道交通客流预测方法的模式，难点，提出了具体预测步骤。     

城市轨道交通客流预测的不确定性分析

上海轨道交通1号线2005年的实际统计客运量,远远超过了当年预测的同期客流量.分析了城市轨道交通客流预测的不确定性,以及产生这一现象的原因.提出对城市轨道交通系统的运输能力应留有适当的富裕量,以应对不可预见的客运量增长.随着城市化进程的加快,城市公共交通客运量将大幅度增长,加长列车编组、提高乘车舒适度也将提上议事日程.     

城市轨道交通客流特征及预测相关问题

客流预测是城市轨道交通建设的一个十分重要的环节,是各项设计工作的基础。预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。通过对城市轨道交通客流进行分析,阐述了城市轨道交通客流规模影响因素、客流形成机理、客流特征、客流预测方法等。分析了四阶段法各阶段预测所使用模型及方法。     

城市轨道交通客流与行车组织分析

客流的基本特征是其沿时间和空间分布的不均匀性,即客流的动态特性.客流的动态特性直接决定城市轨道交通的行车组织.分析了城市客流的时空动态特性,给出依据客流动态特征设计行车组织的原则.以南京地铁南北线客流预测数据为例,探讨了客流与行车组织之间的关系.     

城市轨道交通客流特征分析

基于交通规划原理及TransCAD软件，探讨在已知轨道交通各车站进出站客流量的条件下，如何计算站间客流量，进而分析得出断面客流量及各换乘站分向客流量指标，最后对北京市轨道交通客流特征进行了实例分析。     

基于长期客流数据的北京城市轨道交通客流演变分析

构建了考虑乘客异质性的客流分配方法和基于信息熵的均衡度模型。选取北京城市轨道交通2009年、2012年、2015年、2018年等跨度10年的AFC(自动售检票)系统数据,经过客流分配得到全网早高峰时刻断面客流量;利用GIS(地理信息系统)平台将其可视化,并结合城市发展和城市轨道交通新线开通情况,分析北京城市轨道交通近10年的线网客流演变。分析显示：高峰小时进出站客流量、断面客流量均在2009—2012年迅速增长,在2015年略有下降,而在2015—2018年又恢复增长;最大客流量出现的位置基本稳定,仅个别位置发生改变。     

城市轨道交通客流预测问题分析及建议

目前我国城市轨道交通客流预测中,普遍存在着规划阶段的预测结果与运营之后的实际客流有较大差异、实际客流远小于远期预测客流、不同机构预测的客流量离散性较大的问题。在分析形成这些问题原因的基础上,提出了利用政策协调和控制城市规划与交通规划的共同发展、尽快建立我国城市城市轨道交通客流预测完整体系、加强城市交通基础数据调查等改善城市轨道交通客流预测的一些建议。     

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。     

城市轨道交通客流量实时预测模型

城市轨道交通客流预测方法主要有基于调查的客流量预测方法和基于实际流量的事后统计方法。针对目前尚无根据实际客流量数据预测各个站的客流量的模型,提出了利用实际到站的客流量数据,通过建立灰色模型和马尔科夫链,预测下一站实际客流量的实时预测模型。试验仿真表明,该模型能较好预测实时客流量。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

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。     

深圳市轨道交通客流预测的新探索

客流预测工作是轨道交通规划设计和建设工作的重要环节和支撑,尤其是随着我国城市轨道交通进入新的发展阶段,灵活的投融资模式、运营管理的创新、线路功能的多样化对轨道交通客流预测工作提出了新的要求。深圳市基于多年轨道客流预测经验积累,在预测方法、研究范围和精度等方面深入探索和创新,在传统的规划、工程设计客流预测基础上,开展了一系列针对投融资方案研究、线路开通初期客流特征分析、旅游景区轨道客流分析等的客流预测工作,支撑具体项目推进,完善和补充客流预测工作体系。     

城轨线网规划中对铁路公交化功能定位的思考

利用铁路为城市提供公交化客运服务一直是很多城市的想法,2017年6月20日国家发展改革委发布《关于促进市域(郊)铁路发展的指导意见》,提出大力发展市域(郊)铁路,更从国家部委层面对此提出新的要求。从城市轨道交通规划角度出发,提出铁路公交化选择中应从分析交通需求特征和供给服务水平入手,明确铁路公交化项目在城市轨道交通全网中的功能定位,从时间、空间、发展预期3个维度,统筹分析铁路公交化能不能利用、怎么利用、能利用多久,从而在规划层面保证铁路公交化的可持续发展。     

基于旅游交通出行链的旅游轨道交通规划分析

随着长距离交通方式和旅游的发展,进入景区的最后一段路程成为旅游出行新的瓶颈,众多景区首选轨道交通破解这一难题,急需新的规划方法满足旅游轨道交通发展需求。通过分析旅游交通出行链,确定旅游轨道交通主要承担区域出行和景区内漫游功能。结合客流特征和工程实施条件,提出4种线路规划形式:旅游轨道交通线路衔接景区游客集散中心与城市交通枢纽、穿越景区连接景点与交通枢纽、连接景区内不同景点、兼顾观光功能及作为纯体验项目。通过对主要旅游轨道交通系统制式对比分析,初步确定旅游轨道交通系统制式的选择原则。研究有利于旅游轨道交通规划建设过程中明确功能定位、选择系统制式,协调轨道交通与景区之间的关系。     

基于城市轨道交通换乘客流管控的量化方法研究

城市轨道交通换乘站存在客流结构复杂、客流增长迅速、车站容纳能力有限、客流路径存在瓶颈等特征。针对换乘站客流组织难度大、风险高的问题,提出换乘站客流控制组团概念,根据流量平衡原理及运能匹配计算方法,采用换乘站换乘客流量化控制方法,即从换乘客流来源考虑,通过线网客流压力共担,实现换乘客流在站点及时间上的精准控制,保证换乘站客流控制的精准化和科学化,从而提高换乘站的运输服务质量,降低车站运营风险。在换乘站可预见性大客流的案例中,详细说明客流量化控制策略和计算过程,制定有效的预案和风险评估机制,确保换乘站大客流安全有序。     

东京轨道交通乘客平均出行距离特征分析

城市轨道交通乘客平均出行距离是城市轨道交通线路运营的一个重要指标。为研究城市轨道交通乘客平均出行距离,选取了东京轨道交通线路截至2006年的客流数据,针对不同年份的线路长度、乘客平均出行距离及其占线路全长比例等指标进行分析,总结了东京轨道交通乘客平均出行距离特征。     

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.