城市交通枢纽短期客流量的组合预测模型

客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。      

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

基于优化灰色神经网络模型预测公交换乘需求量的换乘枢纽选址

根据公交换乘枢纽换乘量的生成特点和影响交通换乘量的主要组成因素,研究发现交通换乘量具有“小样本、贫信息”的灰色特征,为此提出了一种基于灰色软计算的换乘需求量预测方法.该方法利用灰色系统原理建立灰色神经网络系统预测模型,通过采用遗传算法改进神经网络的性能,提高系统预测的精度.以兰州市市区公共交通枢纽规划为例,结合实际的道路交通调查数据,运用该方法对提出的交通枢纽方案进行了实证分析与评价.结果表明:改进的灰色神经网络能有效地改善预测精度;运用GA-GNN模型求解道路交通中的非线性问题对提高决策水平具有较大的现实意义.     

城市公共交通在铁路客运枢纽内的布局和衔接研究

城市公共交通是铁路客运枢纽最重要的交通方式,公共交通设施也是铁路客运枢纽最主要的组成部分。通过对城市公共交通在铁路客运枢纽内的空间布局和衔接研究,提出城市公共交通空间布局和衔接的策略、形式,以实现铁路客运枢纽集约布置与衔接一体化。     

基于神经网络的道路通行能力与交通需求匹配度判别研究

交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景.文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型.该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测.通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性.     

基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化

为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性.      

基于TOD的城市公共交通枢纽设计方法研究

随着国内各大城市对公共交通枢纽规划建设的普遍重视,城市公共交通枢纽设计已成为交通领域的重要研究课题.从城市总体战略规划的系统角度出发,将TOD的基本理念引入到城市公共交通枢纽的设计流程中,以"公交枢纽地区"的规划思想为基础剖析了基于TOD的城市公共交通枢纽设计的特有指导原则、设计流程、设计内容,并分析了该设计方法的优越性.     

公共交通智能化调度基础数据预测方法研究

智能公共交通系统是将信息、数据通信、电子控制、卫星定位、计算机网络等科学技术应用于整个公共交通系统中。站点、客流集散量预测及公交站点间运行时间预测是城市公共交通智能化调度最重要工作。本文研究的主要目的是为公共交通智能化调度基础数据提供预测方法。首先提出基于逐步回归分析的方法预测公交站点客流集散量，其次提出广义回归神经网络方法预测站点间运行时间，并在长春市实际应用中得到了验证。     

基于LSTM的城市公交车站短时客流量预测研究

智慧交通是智慧城市的重要组成部分,公共汽车(以下简称公交车)作为城市公共交通工具中最重要出行方式之一,不但方便了城市居民的工作和生活,而且为城市节能和环境保护提供了有效的解决方案。提高公交车站点客流量预测的准确度是智慧公交的研究内容之一。为了弥补传统时间序列模型(如ARMA和SVR)所具有的仅限单站点预测、短时间记忆等局限性,提高城市公交车站点客流量的短时预测精度,文中提出采用基于LSTM的神经网络模型对多个站点上下车客流量的长时间序列数据进行学习,从而对同一时段多个站点的客流量进行预测。试验结果表明,同时进行多站点客流量的学习能够提高预测结果的准确度,并且对抑制MSE和MAE有较好的表现,其中测试集MSE和MAE分别为3. 18人和1. 43人。基于LSTM的神经网络模型不仅能够很好发挥模型固有的长期记忆的能力,并且可以学习站点之间的潜在相关性,不仅对短时客流量预测具有明显的优势,而且拥有一定的泛化能力。使用LSTM进行多站点的公交车站客流量预测是可行的,并且较单一站点的客流量预测效果有明显提高;从客流量监测数据方面分析得出,多个公交车站点的客流量数据间存在相关性。论文成果对城市公交运营部门的快速决策和综合管理提供及时准确的数据参考具有现实意义。     

昆明地铁一二号线首期工程交通衔接客流分析

地铁是城市公共交通的骨干,其周边交通衔接设施的水平直接关系到地铁客流的供给以及公共交通体系结构的合理性。昆明地铁一二号线首期工程是云南省第一条真正意义上的地铁线路,具有较强的示范性,本文通过对其周边交通衔接客流的调查,从客流量、出行目的、出行距离、换乘方式等方面进行了分析,并对包括商业、居住、客运枢纽在内的不同站点进行了分类研究,旨在通过对衔接客流的分析,为地铁交通衔接设施以及共享单车的规划布局提供重要参考。     

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

基于多方式广义费用模型的超级交通网络需求预测技术应用

针对综合交通网络规划各方式缺乏有机融合问题，通过建立以虚拟概化线连接的铁路、公路、水运、民航各方式交通线网和火车站、港口、机场等枢纽节点一体衔接的超级交通网络模型，运用广义费用函数计算客货在路网、枢纽及虚拟概化线上流动产生的广义费用，实现各方式交通网络融合。考虑公路客货运周转量占全方式总量比例高，但客货运平均运距短，以县级行政单元为基础将全国划分为2 540个综合交通小区，获取2018年各运输方式全年客货运起讫点（OD）数据，通过聚合、拆分等方法，将各方式OD表叠加形成现状综合交通小区客货运输量OD表；采用总量预测、自上而下分层控制的技术路线，对2050年全国总量、分区域总量和综合交通小区客货运发生吸引量进行预测，计算2050年综合交通小区客货运输量OD，实现各方式运输需求融合。基于Fisk模型，构建组合出行情况下多方式、多类别随机用户均衡分配模型（SUE），采用连续权重平均（MSWA）法对模型进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性。结果表明：模型能够体现“宜铁则铁、宜公则公、宜水则水”的规划理念，实现乘客组合出行和货物多式联运，预测精度较高。研究成果可应用于宏观交通趋势判断，为实现综合交通网络规划中各方式有机融合提供借鉴，并成功应用于国家综合立体交通网规划研究中。     

城市综合客运枢纽运行安全现状分析

城市综合客运枢纽是城市交通发展中、整合多层面运输资源、支撑全方位客运网络的重要骨干节点,我国大规模开展城市综合客运枢纽建设的时间较短,现有标准规范虽然给出了功能和总体规模的规定,但不成体系,且缺乏针对安全问题的全面考虑.为了促进综合客运枢纽的安全运营,本文在总结现阶段我国城市综合客运枢纽存在的主要安全和应急处置问题的基础上,分别就城市综合客运枢纽规划设计阶段和运营管理方面,对未来综合客运枢纽的安全运营管理提出了诸如枢纽设计要结合实际运营需求、开展枢纽风险辨识研究、完善法律法规和枢纽管理体系等相关建议.     

公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

上海虹桥枢纽道路及市政配套设施规划设计

随着中国社会经济不断发展,大城市对外综合客运枢纽正由以往简单、单一型向大流量、综合型和集约化方向发展。如何规划和设计出高效便捷、快速集散的大型城市综合客运枢纽,增强城市对外联系和辐射力,同时又不致对城市自身的客运交通系统造成过大的压力,是枢纽规划和设计考虑的重点。该文力求通过对上海虹桥综合交通枢纽道路及市政配套设施规划设计方案的介绍,以及对该综合客运枢纽内部的综合交通组织的分析,为国内大型客运枢纽的规划设计提供参考。     

合肥市包公大道客流分析与功能定位

在新一轮合肥市城市总体规划中,位于合肥市域东北区域的包公大道定位为城市快速射线,东西向串联中心城与肥东县城,兼顾客运交通与货运走廊。依托客流预测,分析包公大道在市域路网结构中的作用。在全市骨干路网研究的基础上,对包公大道功能定位进行梳理,分析其主线路段、辅道路段及节点匝道客流,从功能分析和客流分析两方面得出研究结论。     

最大熵模型在福田枢纽换乘量分布预测中的应用

综合客运枢纽换乘量分布预测是枢纽规划和设计中的重要步骤,预测结果的好坏会直接影响枢纽的整体功能和运行效率的发挥。为此,将＂四阶段法＂中的交通分布预测原理运用于客运枢纽的换乘量分布预测,建立换乘量分布的最大熵模型并设计其算法。模型引入重力式先验概率,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述出行者的换乘行为,发生概率最大时的换乘量分布即为规划年的换乘量分布。将该模型应用于福田枢纽的换乘量分布预测中,通过基础数据的引入和模型参数的标定,可获得比较满意的规划年换乘量分布数据,并为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据。     

关于上海市中运量规划建设的若干思考

随着上海市轨道交通网络和日均客流趋于稳定,常规地面公交客流逐年下降,影响公共交通客运总量稳定和增长。研究上海市公共交通现状需求和城市发展规划要求,明确中运量系统对于完善公共交通系统层级,提升公交吸引力和服务品质具有重要意义。根据城市发展水平和公共交通需求不同,针对上海市主城区和外围城镇圈,提出了中运量系统的功能定位、规划原则和推荐制式。