西安市公共交通现状分析及战略规划

针对西安市城市交通的发展，通过交通调查与分析，运用数理统计的方法，在分析了西安市居民出行方式结构、公交线路网特性及公共交通客流特性的基础上，提出了西安市公共交通发展战略措施和规划方案。认为西安市公共交通体系应以轨道交通为骨架，常规地面公交为主体，其它方式为补充，干支结合，面向城镇群，发展多层次立体交通体系。     

城市轨道交通车站客流状态采集范围

随着城市化进程的不断推进,迅猛增加的轨道交通客流对客运组织管理提出了更高的要求。目前,虽然多样化的视频采集设备已广泛应用于地铁客流监测中,但是对视频监测范围缺乏统一的标准规范导致监控设备布设随意性大、客流采集无法满足监测需求,鉴于此,课题开展对轨道交通车站客流状态数据采集范围的研究。首先,阐述了客流状态采集范围的概念和影响因素;其次,分析轨道交通车站不同功能区域的数据采集参数类型,以全面性及精度最优为目标,构建了不同功能区域的采集范围模型,并给出模型中参数权重的计算方法和模型求解方法;最后,以北京西直门地铁站为研究对象进行实例分析,给出其不同功能区客流状态数据的最优采集范围。本研究可为交通流数据的获取提供有效的技术支持和保障。     

云南省入境旅游成长规律及时空演化分析

探讨云南省入境旅游客流的成长规律及时空演化过程,为云南省入境旅游业可持续发展提供参考。利用入境旅游流流质指数与游客密度优势指数的匹配度演化模型,分析云南省及各地州市入境旅游流游客密度优势指数与流质成长过程及匹配度的时空演化。结果表明:入境旅游流游客密度优势指数和流质的成长过程大致以2004年为截点,分为前期质优量弱,后期质弱量优的2个阶段;其成长演变特征可以概括为整体降低演变型、整体增长演变型和轻微波动演变型;入境旅游流游客密度优势指数与流质的匹配度整体上正逐步向良性转化,偏离型或双低型发展的地州市演化为同步双高型成为未来区域旅游客流成长演化的理想趋势和重点主攻方向。     

基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法

提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.     

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.     

基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.     

城市群区域客流出行特征与服务需求分析

通过对城市群区域交通需求特征、出行客流特点及其对区域轨道交通开行方案影响的分析,指出区域轨道交通开行方案应根据客流出行的时段特点调整始发终到时刻和间隔、增减列车对数,根据出行客流的区段密度特点调整列车的停站次数和交错停站方式;同时,加强与城市轨道交通和主要公交线路的运营协调,采取灵活的售检票措施,尽可能减少旅客的辅助旅行时间,缩短旅客的出行时间,以便提高区域轨道交通的吸引力和运营商的经济效益.     

上海世博会主入口广场客流集散仿真研究

以上海世博园区上南路入口广场为例,应用自主研发的客流分布仿真系统对3万m2区域、2万余客流同时在线的大面积、大客流的游客入场过程进行了实景微观仿真.针对游客入场时的随机到达与多级有控排队、多种形式不规则排队、游客排队的静止态与入场行走的运动态相结合等特点,建立了由行为流程管理层和行走过程控制层构成的智能动态寻优的行人运动过程仿真模型.基于仿真评价系统对入口广场设施和排队服务水平的评估,结合排队心理学的研究规律,提出了游客多级排队组织方式及排队引导设施布置的建议,并给出了入口广场安全容量和合理的安检时间控制指标.     

基于FPGA和PC机的客流统计系统设计

提出了一种基于FPGA和PC机的客流统计系统的设计方法。其中基于FPGA的下位机数据采集与处理电路模块采用Verilog HDL语言和原理图相结合的方式设计,上位机的人机交互界面及串口通信采用Visual C＋＋6．0设计完成。经模拟仿真和实际电路验证,结果表明该系统具有结构简单,成本低廉,计数准确率高的特点,能够很好地实现客流统计的功能,并可在不改变硬件平台的情况下对系统随时进行升级与重构,具有良好的适用性。     

城市轨道交通车站客流仿真中的事件驱动模型

利用多智能体(Multi-agent)仿真技术对轨道交通车站设计方案、客流组织方案进行评估是一种科学有效的方法.在对"客流事件"、"服务流程"及"乘客流"进行定义的基础上,利用三种"元事件"以组合的方式构建了七种"客流事件",从而实现了一种能够描述客流在车站内的复杂行为的统一模型.大量仿真实验表明,此模型不但能够显著降低建立仿真项目的工作量,并且更加真实地反映了乘客在车站内的行为习惯.此外,模型还具有良好的可扩展性,易推广到其它场景,如大型体育比赛(奥运会、世界杯)、大型展览会(世博会)等条件下的观众疏散、交通组织等领域.