西安地铁凭“一码通”通行

为进一步加强西安市交通行业疫情防控工作,积极应对复工复产的客流增长,更好地保障市民安全健康出行,根据西安市疫情防控指挥部关于在全市范围内全面应用西安市个人电子识别码(以下简称“一码通”)的有关工作安排,西安市轨道集团主动对接市大数据局,积极做好地铁场景应用,截至3月1日,地铁车站、出入口二维码制作、张贴和车站组织流程测试已全部到位。从3月2日起,西安地铁开始全面实行“一码通”乘客扫码乘车,乘客进站前需提前注册西安市“一码通”,使用微信扫描出入口/通道张贴的二维码,向车站工作人员展示生成页面,经测温合格、安检后进站乘车。     

平原区普通公路改扩建项目平曲线指标取值研究

公路设计中平曲线指标的选用影响道路运行舒适性和安全性,平原区普通公路改扩建项目新建段与扩建段相接处交通事故频发。针对这一问题,文中通过计算相邻运行速度协调性指标,提出新老路段相接处平曲线过渡半径取值方法,并应用加权平均值法对取值进行验证。结果显示,过渡半径的合理取值可有效解决新老路相接处因指标取值不均衡引起的交通事故问题。     

考虑空间效应的公交站点客流量影响因素分析

探究公交客流量影响因素有利于针对性地进行公交规划管理,本文基于南京市多源数据,从站点层面分析公交客流量的影响因素,考虑空间依赖性和空间异质性两个角度的空间效应,构建空间杜宾模型和地理加权回归模型,揭示土地利用、交通基础设施、站点属性及社会经济因素在工作日早晚高峰两个时段对公交客流量的影响。研究结果表明：从全局角度来看,公交站点客流量间存在明显的空间依赖性,并具有聚集特征,空间杜宾模型优于多元回归模型、空间误差模型及空间滞后模型;各变量在早晚高峰时段对客流量的直接效应符合通勤规律;公共服务用地强度和公交站数量的空间溢出效应最为显著,且呈现出虹吸现象。从局部角度来看,各影响因素均具有显著的空间异质性,土地利用变量的空间差异性最大;车头时距与站点客流量负相关,影响程度以南京市玄武湖区域为中心向外递减;线路条数与站点客流量正相关,影响程度由老城区向外围区域递增。     

基于属性加权回归的组团式城市轨道交通进出站客流预测模型研究

为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性,利用多源数据细化和完善各影响因素的统计指标,更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点,结合K近邻非参数回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)模型,采用样本之间的属性差异表征异质性特征,提出一种属性加权回归(Attribute Weighted Regression, AWR)模型。重庆中心城区的案例分析表明：AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征,更适用于样本差异较大的情况,且对样本的空间相关特性没有特定的限制条件,针对组团式城市具有更强的适应性;相比于采用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)的多元线性回归模型和GWR模型,AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高,且误差的空间负相关性明显减弱,是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。     

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展,地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验,实现运力与运输需求的匹配,同时降低城轨站台候车区拥挤度,文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论,建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型,分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后,通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程,实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据,通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低,因此算法具有更好的实用价值。     

城市定制公交研究综述

城市定制公交是一种新型的公共交通模式,其可预约、无换乘、高品质等优点,得到了国内外越来越多研究者的认可,在城市公共交通系统中得到广泛的应用,该模式可以有效缓解由职住分离造成的城市交通拥堵,改善行人出行体验。为促进定制公交研究的发展,本文就国内外关于城市定制公交的研究成果进行了梳理,并将定制公交与不同公共交通模式以及不同辅助公交模式进行对比,明确了定制公交的特点和定位。重点对定制公交潜在客流识别与选址、线网规划、运营管理三个方面进行了综述,最后针对我国定制公交的研究现状,提出了未来可能的研究方向。     

拉伊铁路运量预测及其对运营的影响分析

拉伊铁路是尼日利亚三纵五横铁路路网格局中的重要线路。基于线路规划建设方案及区域功能定位,从沿线既有客运量、通道客流调查、客运站运量、客流密度、列车开行径路等5个方面对拉伊铁路客运量进行了预测分析,从既有铁路货运量、地区货运量、区段货流密度等3个方面对拉伊铁路货运量进行了预测分析,考虑近期及远期两个层面,预测得到了Lagos~Kajola、Kajola~Ibadan区段货流密度、客流密度及客车对数。此外,对线路运营的管理模式、技术服务内容及列车开行方案进行了综合分析。可靠的客货运量预测分析对提升线路运营管理的高效性、可持续性具有重要意义。