基于朴素贝叶斯的城市轨道交通网络客流动态分配模型

为解决传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题,提出基于朴素贝叶斯设计城市轨道交通网络客流动态分配模型.通过识别城市轨道交通网络断面客流量,提出城市轨道交通网络客流动态分配的目标函数,标定客流动态分配参数,计算网络客流动态分配量,采用朴素贝叶斯分类方法确定城市轨道交通网络客流动态分配模型.实证表明,设计模型的分配均衡度最小为1.0,远高于对照组,证明此方法可有效缓解传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

基于PWNN模型的轨道交通客流预测分析

在缓解城市交通拥堵、环境污染等问题上,城市轨道交通起到了举足轻重的作用。客流预测作为城市轨道交通建设的设计基础和前提依据,单一的客流预测方法往往难以满足预测精度要求,因此,通过收集北京地铁2号线2017年全年客流量数据,对其常态客流统计特征进行了深入的分析,并采用SPSS分析软件进行了层次聚类分析,构建了PWNN组合预测模型,对常态客流进行了客流预测分析。结果表明:PWNN组合模型能够减小常态客流的预测误差。     

基于BP神经网络的轨道交通客流分布模型

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和Logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。     

基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别

为了更为真实的反映城市轨道交通网络的实际运营情况,在复杂网络理论基础上,进一步考虑客流因素的影响,提高网络中关键站点识别的准确性,通过分析站区间断面客流来源,根据普通站和换乘站的客流运输功能特征,分别构建了客流传播模型,对历史刷卡数据配流统计标定模型参数,并结合复杂网络的度与介数提出了4个关键站点识别指标.以某市轨道交通网络为例,利用刷卡数据对某工作日早高峰时段进行了全网动态客流演示并展示关键车站.研究结果表明:关键线路为1号线与10号线,南站、西二旗、天通苑附近乘客滞留严重,客流负荷强度大的车站更易受到大客流的冲击;本文所构建的客流传播模型可动态显示全网各区间等级及滞留车站的变化,并能综合真实客流、线路运输能力以及线网结构三方面的指标识别关键站点,可更有效地为轨道交通网络安全管理提供参考.     

基于VMD-LSTM轨道交通客流预测模型

客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分.为实现客流量的准确预测,首先采用变分模态分解(VMD)将时序客流数据分解成不同时间尺度下的本征模态函数(IMF),降低数据噪声对客流预测模型的影响,再结合长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测,提出VMD-LSTM预测模型.采集明尼苏达州州际轨道交通客流数据对模型进行验证.结...     

上海轨道交通网络客流预测的后评估

在轨道交通客流预测研究工作中,日均客流和高峰高断面客流的预测结果是各方面关注的重点.通过对既往轨道网络客流预测的后评估,即充分利用原有预测数据或预测前提进行推算,得到2008年全网的预测值,将其与2008年实际值进行对比,分析差异,查找因为,旨在为预测模型改进及其相关的研究提供一定的帮助.     

上海轨道交通网络客流预测的后评估

在轨道交通客流预测研究工作中,日均客流和高峰高断面客流的预测结果是各方面关注的重点。通过对既往轨道网络客流预测的后评估,即充分利用原有预测数据或预测前提进行推算,得到2008年全网的预测值,将其与2008年实际值进行对比,分析差异,查找原因,旨在为预测模型改进及其相关的研究提供一定的帮助。     

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.     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

基于混合模式客流分配的城市轨道交通线路设计模型

根据出行者的出行方式特征构建了描述出行者实际行为的混合模式出行网络，并设计了基于混合模式客流分配的城市轨道线路设计模型，并给出了相应的算法。     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

基于产业关联度的城际轨道交通客流预测

阐述产业关联度在城际轨道交通分布模型中应用,将两城市之间的产业关联度参数加入到交通分布模型中,提出交通小区间产业关联度的灰色理论计算方法,改进系统平衡模型。提出基于产业关联度的城际轨道交通客流预测方法,并以沪杭城际轨道交通客流量预测为例,验证模型的合理性。     

大城市客运铁路枢纽客流分配模型

不同时段内,不同区位的旅客会根据不同的接驳方式及城际列车班次进行城际出 行.只根据城际间的出行成本无法准确地刻画旅客的出行.在已知不同时段内城市间各分区 OD客流、城际列车时刻表和铁路枢纽布局的前提下,构建城市内接驳交通网络;利用多项 Logit 模型,建立各个交通分区到铁路车站的接驳子模型;进而利用列车时刻表得到城际出行 成本,并考虑列车拥挤造成的成本增加,根据总成本最小原则及接驳子模型,构建分时段的铁 路枢纽客流分配模型.通过改进的MSA算法进行求解,得到各时段内各交通分区到铁路车站、 以及铁路车站之间的客流量.最后通过算例,对方法的可行性及有效性进行了验证.     

基于贝叶斯网络的车辆换道模型

车辆换道行为是微观交通流中最基本的驾驶行为之一,研究车辆换道行为可以提高车辆换道模型的仿真精度和减少由不合适的车辆换道行为引发的交通事故.当前车辆换道模型大多是基于驾驶员的决策思维方式建立的决策模型,这类模型的缺点是很难捕捉到驾驶员在决策过程中一些潜在决策模式和考虑的影响因素.鉴于此,本文引入了一种典型的人工智能方法--贝叶斯网络,建立了一个全新的车辆换道模型,试图通过机器学习的途径来提高车辆换道模型的精度.采用了分段离散化的方法对数据进行预处理,然后使用处理后的数据对贝叶斯网络的结构和参数进行学习,并分别建立了与两种贝叶斯网络结构相对应的车辆换道模型,最后对建立的模型分别进行验证.模型的验证结果表明,建立的基于贝叶斯网络的车辆换道模型对换道行为的识别率可以达到88%以上. 此模型还可进一步应用到驾驶员辅助系统的开发中.     

大连新机场轨道交通客流预测

为了提供大连新机场轨道交通专线日后建设的参考数据,通过定性与定量分析相结合的方法,对现有的大连周水子机场客运数据进行计算,得到大连新机场轨道交通专线客流量的预测值,其中定量方法使用的是三次指数平滑法和等维灰数递补动态预测法,结果为大连新机场轨道交通专线日后选线、列车编组、发车频率等提供了可靠数据．     

客流特征视角下的轨道交通网络特征及其脆弱性

为提高城市轨道交通网络脆弱性评估的客观性, 将乘客需求特性集成到网络脆弱性的计算中; 在城市轨道交通网络Space L空间下静态拓扑结构的基础上, 以客流为权重建立了轨道交通加权网络; 基于客流指标提出了车站连接强度和加权节点介数, 用于反映动态网络结构特征, 度量节点间相互作用强度; 针对城市轨道交通网络客流的时空特性, 结合网络客流需求特性, 基于出行消耗最大容限阈值, 构建了站点故障条件下的乘客有效路径子图和网络客流的OD损失率, 进而评估城市轨道交通网络的脆弱性; 以西安城市轨道交通网络为例, 从网络客流视角分析了城市轨道交通网络特征及其脆弱性。研究结果表明: 西安市轨道交通网络具有小世界网络特性, 平均路径长度为10.7, 其中小寨站和北大街站为网络关键节点, 其车站连接强度分别为166 795、149 059, 加权节点介数分别为0.365、0.369, 这两个站点的中断对西安市轨道交通网络效率的影响分别为40.1%、39.4%;乘客出行容限阈值极大地影响着网络中站点的重要性排序, 网络脆弱性随着乘客出行容限阈值的增大而逐渐降低; 脆弱性与介数的相关性强于脆弱性与度和强度的相关性, 随着出行容限阈值的增大, 加权介数与其脆弱性的关联性逐渐降低。可见, 提出的计算指标和方法突出了客流特征与乘客需求对轨道交通网络脆弱性的影响, 能够很好地体现轨道交通网络的功能特性。     

轨道网络形成期轨道交通客流培育与聚集策略研究

在轨道网络形成期,轨道交通客流通常需要3 a的培育期.文中以缩短客流培育期,更快、更好地发挥轨道交通效益为目标,提出内外兼修的轨道交通客流培育与聚集策略.既强调通过轨道交通自身服务水平的不断提高增强竞争力,又强调轨道交通与其他接驳交通方式良好合作和提供多种方式的延伸、驳运服务主动聚集和培育客流.针对6～10 km中短距离出行,提出实施客流逐步升级策略;对于10 km以上的长距离出行,提出实施客流直接转移策略.