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。     

城市轨道交通短期客流预测方法研究

阐述城市轨道交通客流预测面临的问题,总结近年来提出的各种短期客流预测方法及主要设计思想。首先介绍短期客流预测的研究背景,然后分别从实时判断和实时预测2个维度介绍具有代表性的研究工作,对涉及的主要方法进行分类分析,最后进行各种算法的综合比较,并指出城市轨道交通短期客流预测未来的研究方向。     

城市轨道交通客流预测内容与方法探讨

阐述城市轨道交通客流预测的内容、复杂性及评价标准,并对其方法进行了探讨。     

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。     

城市轨道交通线网时空相关性客流预测研究

城市轨道交通客流预测是一个时空相关的复杂问题,仅根据车站的历史数据很难得出更有参考价值的预测结果。提出基于Elman神经网络算法的时空相关性客流预测方式。其模型输入包括车站的历史数据和线网中其它车站及交叉线路车站的时空相关性数据。前者从车站前3周数据中提取纵向强时间相关性数据;后者从相关车站的前3周数据中提取横向强时间相关性数据。提取过程均采用Spearman算法。在两条交叉线路共33个车站3周时间范围的客流数据上,利用Elman神经网络算法比较分析时空预测方式和时间预测方式的预测性能。试验结果表明,时空预测方式对实际客流的预测精度优于时间预测方式。最后,在时空预测的基础上进行客流多步预测,为城城市轨道交通有效的客流疏导提供数据支持和相对宽裕的时间。     

城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法

分析了国内城市轨道交通运营管理的发展现状,总结了关于客流高峰持续时间现有的研究方法,通过对比分析,选择回归分析作为城市轨道交通客流持续时间预测模型。分析和定义了城市轨道交通客流高峰事件的概念,探讨了客流高峰事件的影响因素,阐述了回归分析模型的理论基础和求解方法。以南京地铁1号线的数据作为原始数据并进行建模,在此基础上验证研究方法的可行性。     

城市轨道交通线网规划与客流预测

结合实际应用,对各阶段客流预测的年限、目标、内容和分析思维,以及对客流预测成果的控制性评判方法进行研究与探讨,在指导运营组织设计方面提供新的思路.     

城市轨道交通客流突增研究

基于北京地铁工作日的刷卡数据和北京地铁网络GIS数据,以网络流理论为支撑,挖掘地铁在平日稳定客流下的小时时段使用规律。提出轨道交通区间断面客流计算方法,量化轨道交通拥挤程度,并发现在客流高峰期,不同站点突增等量客流对城市轨道交通网络的影响有着巨大的差异。针对突增客流应对能力较弱的站点,结合站点客流分布基尼系数,提出相应的对策与措施,为城市轨道交通运营管理打开了新思路并提供信息支持。     

城市轨道交通进站客流量短时组合预测模型

高精度的短时进站客流量预测对城市轨道交通日常客流组织具有重要意义,利用客流预测结果在事前实施限流、疏导等措施,较事后控制更及时、先进。通过采集15 min间隔的地铁进站客流数据,利用上周同期进站量、本日上一时段进站量以及高峰和非高峰时段参数作为输入变量,尝试分别采用加权历史平均自回归模型、ARIMA模型及小波神经网络模型进行短时预测,以获得精度最高的模型。在此基础上,进行三种方法组合预测,探究组合预测效果。通过案例分析,发现当考虑时段因素时,小波神经网络预测精度最高,为91.05%;ARIMA模型误差结构最好。当采用所提出的组合预测模型后,预测精度指标较独立预测模型均有提升,但误差结构没有得到改善。研究表明,所提组合预测模型可以有效地应用于城市轨道交通进站客流的短时预测中。     

基于双优化流线的城轨车站客流仿真系统设计与实现

为准确掌握城轨车站内部客流动态变化趋势,设计并实现了基于双优化流线的城轨车站客流仿真系统.系统通过改进传统社会力模型中自驱动力的期望方向和期望速度,计算乘客的碰撞行为对局部流线的影响,实现了局部流线的动态优化;通过设计全局流线可扩展分层结构,判别多源节点属性,实现了全局流线的优化;通过搭建车站二维场景,实现车站仿真动画...     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。     

城市轨道交通智慧车站实施方案研究

研究城市轨道交通智慧车站实施方案,梳理近年来欧洲联盟及国内一些单位关于智慧车站的研究动向,介绍轨道交通智慧车站需求与内涵.以南昌地铁4号线智慧车站建设为例,设计智慧车站总体架构,分析智慧车站建设的技术难点,提出智慧车站实施方案.该方案已应用于南昌地铁4号线智慧车站的建设中,可为探索符合我国国情的智慧城市轨道交通发展路径...     

基于客票数据的城市轨道交通车站客流控制决策研究

城市轨道交通大客流控制是保证运行秩序和乘客安全的客运组织管控手段,目前由运营人员根据经验进行大客流辨识和客流控制决策的模式具有一定的主观性和滞后性。基于自动售检票系统(AFC)历史客票数据,分析车站大客流的发展规律,基于实时客票数据和列车运行实绩,获取进站客流的实时聚集数量及其空间分布情况,提出的辅助决策方法能够基于客票数据确定车站客流控制等级和控制时机,具备较好的精确性和前瞻性。     

基于IPSO-XGB的城市轨道交通车站服务质量评价

针对城市轨道交通车站服务质量评价体系不够完善和指标赋权方法较单一的现状,结合当前乘客消费理念及出行习惯,构建基于乘客感知的初始评价指标体系。应用改进粒子群算法(IPSO)与极端梯度提升树(XGB)的混合算法IPSO-XGB计算各指标权重,结合乘客满意度,形成IPA矩阵,得到最终的评价结果,并进一步精简评价指标体系。以长沙地铁五一广场站为例,用分类误差率衡量算法优劣,对车站服务质量进行评价,并将其结果与分类回归树、神经网络等评价算法进行对比。研究结果表明:本文提出的IPSO-XGB评价算法的分类误差率最小,可降至3.85%。     

基于TOD模式的城市轨道交通站点周边规划研究

发展公共交通是缓解道路拥堵、环境污染等城乡问题的有效措施,也是建设“交通强国”的必然要求。文章以TOD模式及其相关理论为基础,重点研究在此模式下城市轨道交通站点周边用地性质、空间尺度、功能布局、交通接驳等特点,并根据研究结论对未来TOD发展趋势进行展望。