轨道交通站点超大客流管控措施研究

客流管控措施是缓解轨道站点客流过载的重 要途径,既有措施多基于经验判断,实施效果不佳。基 于此,对北京市轨道站点超大客流管控措施应用的现 状进行分析,结合国内外行人交通特性的研究成果,提 出针对轨道交通站点的超大客流管控线性规划模型, 并以四惠东站为例对模型进行仿真验证。结果表明, 该模型能够在确定轨道交通站点服务能力的前提下, 得到各入口限流值,为客流管控实践提供科学依据,同 时辅助实现轨道交通线网运力的合理分配。     

基于手机大数据的城市轨道交通规划策略研究——以石家庄市为例

交通需求分析和预测是城市轨道交通规划的重要依据,然而宏观交通模型的复杂性、数据质量及规划变更等问题容易导致轨道交通客流预测的不确定性。为弥补交通需求和客流预测的不确定性,以石家庄市为例,利用手机大数据从职住分布、职住平衡、出行需求、通勤圈等四个维度剖析城市特征,从城市特征刻画、现状模型校核、发展趋势研判等方面与需求预测模型优势互补,并与巴黎大区横向对标分析,借鉴巴黎大区轨道交通规划和发展的经验,从规划策略层面为城市轨道交通规划提供支撑。     

新线接入条件下的城市轨道交通网络起讫点客流量预测模型

新线接入将导致城市轨道交通网络连通性等特征发生一定的变化,影响相关线路的客流分布,进而需要对客运组织和行车组织做出调整.分析不同类型新线接入的影响,采用站点进出站客流量数据来表征土地利用变化,通过站点分类与匹配,构建站点进出站客流量预测模型;在此基础上,对网络起讫点矩阵进行区域划分,结合每个区域客流的特点,分别构建相应的客流起讫点预测模型,并以深圳地铁11号线接入作为实际案例,来验证模型和方法的有效性和适用性.验证结果表明,新线接入后的客流分布预测以及客流影响评估,有助于运营管理部门分析掌握新线接入后的实际客流变化情况,以制定与优化相关线路的运输组织方案.     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

受新冠肺炎疫情影响的2020年春运

历时40天的2020年春运2月18日落下帷幕。受新冠肺炎疫情影响,全国铁路、道路、水路、民航累计发送旅客14.76亿人次,比去年同期下降50.3%。这也比此前多部门会商预测的30亿人次少了约15亿人次。按照惯例,春运时间的计算是以春节当天为基准的,节前15天,节后25天。“今年春运后半程客流大幅缩水,旅游流、商务公务流等弹性客流大幅减少,旅客流局部地区甚至归零,返岗等刚性客流峰值减少并拉长,将溢出春运期。”交通运输部副部长刘小明说。这意味着,40天的春运虽然结束了,仍有很多人还未返程。今年春运前各部门摩拳擦掌,一些新线集中投入运营,客运服务不断创新。然而,突然到来的疫情打乱了今年春运的节奏。《工人日报》记者梳理交通运输部提供的数据发现,今年春运的第1个拐点出现在1月23日(腊月二十九)。当天全国发送旅客8349.9万人次,比去年同期下降0.1%。这是今年春运第1次出现发送旅客数量单日同比下降,此后一直延续单日同比下降的态势。今年春运的第2个拐点出现在1月26日,这一天,全国发送旅客数量同比下降63.2%。而从春运开始到1月26日的这17天,全国累计发送旅客11.86亿人次,比去年同期下降1.5%。这是今年春运累计发送旅客数量第1次出现同比下降,此后一直延续同比下降的态势。春运拐点的背后是疫情严重。今年春运第1个拐点当天,武汉“封城”。     

地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型

地铁发生突发故障后,通常采用接驳公交车疏散滞留乘客.然而,当大量乘客被接驳公交车运送到折返站时,很可能会造成折返站的乘客滞留.为了降低公交接驳阶段和乘客换乘阶段全过程的乘客延误,构建了地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型;通过求解模型得出乘客延误最小的应急管理方案,并对影响模型性能的相关因素进行敏感性分析.以深圳地铁3号线为例,对比传统模型和协同模型的性能.研究结果表明:协同模型在降低乘客延误方面比传统模型拥有更好的性能,协同的管理方案可以有效降低乘客延误;当所有乘客都能被疏散时,增加公交车数量对降低乘客延误的效果甚微;列车小交路模式启动时间和列车发车间隔对降低乘客延误起着重要作用.     

城市间经济引力模型实证研究及敏感性分析

更精准地预测城市间经济引力强度,有利于指导城市间交通基础设施建设。首先,对现状城市间引力进行实证研究,建立城市间经济引力模型;其次,采用城市间交通客流交互量对经济引力进行相关性表征,即认为城市间客流交互量越大的,其经济引力也越大;最后,基于手机信令数据推算各城市间客流交互量,对现状广州与粤港澳大湾区及省内城市间引力进行了建模,并对模型中的主要影响因素进行了敏感性分析。结果表明,根据人口、GDP、产业结构相似程度、两市间时间(空间)距离等影响因素建立的模型能够较好地预测城市间的经济引力。此外,两市间的时间距离对城市引力的影响比空间距离更大,规划城际性的快速交通网络对于提升两个城市间的经济引力具有积极作用。     

天气因素对福州地铁客流的影响分析

地铁作为一种绿色出行方式，是缓解城市交通拥堵的重要手段。地铁客流受到多种因素影响，其中天气因素变化较快，会造成地铁客流的快速变化。了解天气因素对地铁客流的影响，有助于建立相应的运输组织响应措施。本文旨在量化分析天气因素对福州地铁客流量的影响，并考虑原始天气指标的局限性，引入体现舒适度的指标。建立地铁客流与天气因素(包括气压、相对湿度、风力、降水、风寒指数等级、综合舒适度指数等级等)之间的多元线性回归模型，量化影响方向和影响程度。此外，工作日与非工作日的客流模式差异较大，将两者分别建模分析。研究发现：工作日，降水、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响；非工作日，降水、气压、相对湿度、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响。总体而言，非工作日地铁客流对天气因素更加敏感。