基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。     

基于充分可观控实验方法的城市轨道交通客流随机分配模型优化

城市轨道交通起讫点间路径客流分配直接影响各条线路断面客流量的大小,进行科学精准的网络客流分配是实施客流统计分析、客流预测、运输计划编制、客运组织等工作的重要基础。基于城市轨道交通客流在轨道交通线网内的时空分布是充分可观控的理论,辨析影响客流随机概率分配的主要因素,建立网络模型架构,基于随机效用理论优化乘客出行的微观路径选择行为和决策过程,将客流随机分配模型中的有效路径效益值函数优化为分段函数。通过对结果进行路径分配比例验证及分线断面客流量验证,说明优化方法达到预期目标,为实现规范化、科学化、系统化的城市轨道交通清分奠定了坚实的基础。     

城市轨道交通客运量影响因素与成长规律

针对目前城市轨道交通客流预测精度较低的状况,分析了轨道交通客流的影响因素和成长规律,为中国大城市轨道交通客流预测结果的合理性判断提供依据.分析了轨道交通沿线用地、交通衔接、轨道交通服务水平以及票价政策变化对客流的影响机理和影响程度,并对国内外一些典型线路和全网的客流增长趋势进行统计分析.结果表明:单条轨道交通线路的客流在初期有个缓慢的发育过程,增长较缓慢,其中第1条轨道交通线的客流培育期将更长,在经历发育期之后,客运量会加速增长;轨道交通网络化效应明显,相交的新线路投入运营,会使原有线路客流迅速增长,并且使得新线路的客流起点比较高;全网客运量呈稳定增长趋势,客运强度则会出现短暂性的波动.     

基于SSA-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测

随着我国经济的快速增长及城市化水平的不断提高，轨道交通在居民出行中发挥着越来越重要的作用。作为影响城市轨道交通运营效益和服务水平的关键因素，客流精准预测受到运营管理者和研究者的日益重视。为提高城市轨道交通客流预测精度，提出了基于麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆网络(LSTM)的SSA-LSTM组合模型。本文以杭州地铁一号线客流量数据为例，在选取轨道交通客流相关影响因素的基础上，利用建立的SSA-LSTM模型对相关站点进行短时客流预测，并与LSTM模型、遗传算法(GA)优化的LSTM模型(GA-LSTM)以及粒子群算法(PSO)优化的LSTM模型(PSO-LSTM)预测结果进行对比分析。结果表明，相比于前述参照模型，SSA-LSTM模型的预测精度分别提升了19.1%、9.7%和2.4%,并在均方根误差指标方面有更优异的表现。SSA-LSTM组合模型在城市轨道交通客流预测中具有一定的应用价值，具有协助运营管理者提高城市轨道交通运营管理效益和提高服务水平的潜力。     

基于客流转移的轨道交通换乘站客流分析

换乘站客流研究是城市轨道交通重要的研究方向,本文针对轨道交通换乘站客流分析预测存在的不足,提出了一种基于客流转移的换乘站客流分析方法。文章主要对比轨道交通信息运营前后两个阶段,获得换乘站准确的客流变化情况,为下一步进行客流预测建模提供坚实的理论与数据支撑。     

城市轨道交通客运量影响因素与预测精度研究

城市规模不断扩大,我国城市轨道交通趋于高速发展,客流量是城市轨道交通建设规模的重要考量因素.为探究轨道交通客运量影响因素,以北京市为例,通过分析轨道交通客流的影响因素,探讨各影响因素与客流相关性;结合轨道交通发展规模,运用Matlab软件对客流量进行灰色预测,影响因子灰色关联度排序为:运营车辆数>运营线路数>运营公里数...     

城市轨道交通客流预测分析

随着城市化进程的加快,建设大运量、高速、方便的城市轨道交通已成为当今城市交通发展的必然。城市轨道交通是一个城市最大的基础设施之一,是一个涉及面很广、综合性很强的系统工程,城市轨道交通的客流预测工作是前期研究工作的关键。结合贵阳市城市轨道交通客流预测工作的实际,运用四阶段法对贵阳市城市轨道交通1号线客流进行了测试,通过预测线路的断面流量、客运量、负荷强度等,为城市轨道交通建设提供重要的量化指标,对轨道交通项目的科学决策具有重要意义。     

基于数据仓库的城市轨道交通客流分析

针对城市轨道交通客流数据量大、数据结构复杂、数据具有突发性强等特点,设计了专门用于城市轨道交通客流分析的数据仓库系统.详述了该系统的体系结构、关键指标;进行了联机分析处理,给出了NML客流预测模型,采用了Logit模型对收入进行了预测分析.该项目已应用于深圳地铁交通运营企业中,为优化轨道交通企业的运营组织提供决策支持.     

迭代反馈约束下的城市轨道交通客流预测分析

在分析当前国内城市轨道交通客流预测存在问题的基础上,提出了基于迭代反馈约束的城市轨道交通客流预测模型框架和方法.在基础数据处理上,依据城市总体规划和轨道交通沿线控制性详细规划,通过协调总体与局部的开发强度,达到研究范围内城市人口和就业岗位的重新平衡.在模型方面,考虑到机动车车流对公交车运行的影响,对传统四阶段模型进行了...     

基于AFC数据的大型活动期间城市轨道交通客流预测

准确预测大型活动期间城市轨道交通客流,是城市轨道交通管理与运营部门制定运输组织计划的重要依据,也是实现活动期间交通保障的关键.在分析大型活动期间城市轨道交通历史客流特征的基础上,针对活动期间的客流成分,分别构建活动客流与背景客流预测模型,以实现对未来大型活动期间城市轨道交通客流的预测.基于城市轨道交通自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析大型活动期间的历史客流数据的变化规律,并依据其客流特征进行成分分解.针对活动客流,构建基于小波分解与重构的GM-ARIMA客流预测模型,针对背景客流则采用ARIMA模型与底特律法进行预测.基于广州地铁在2011—2014年广交会期间的历史AFC客流数据,对提出的方法进行验证.结果表明:该方法能够捕捉大型活动期间的客流特征,并可实现对大型活动期间城市轨道交通客流的预测.     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

城市轨道交通线路客流分布的实时预测方法

为准确计算轨道交通线路客流实时分布的各项参数,首先提出了各时段进站乘客的起讫点(OD)分布预测方法,然后在分析了站台与列车之间客流交换规律的基础上提出了站台—列车客流交互模型.最后,提出了轨道交通线路客流分布的实时算法,并通过实例验证了该算法的实用性.     

基于运营效能的城市轨道交通票价确定方法

围绕城市轨道交通合理票价确定问题,在全面分析票价变动对城市轨道交通既有线路客流量、票价收入、运输成本、外部效益等影响的基础上,建立了基于运营效能的城市轨道交通既有线路的合理票价计算模型,并以上海轨道交通5号线为例进行了实证研究.研究表明,票价提高虽然能够增加城市轨道交通的票价收入,但是单位乘客的运输成本和运营成本均随票价的逐步提高而逐渐增加,同时运营效能将逐渐降低;反之,票价降低虽然减少了票价收入,但是单位乘客的运输成本和运营成本均随票价的逐步降低而逐渐下降,同时运营效能逐步提升.为此,建议以城市轨道交通运营效能最大化作为确定城市轨道交通合理票价的基本依据.     

基于耦合映像格子模型的城市轨道交通网络可靠性研究

为进一步提高轨道交通网络化背景下的系统可靠性,预防系统潜在客流风险,从复杂网络视角,分析了轨道交通网络可靠性及其加权客流网络可靠性。为衡量客流权重对网络可靠性的影响,构建了客流加权可靠性评价指标。利用上海公共交通卡数据,得到网络节点真实客流权重,以实际客流权重为参数,衡量客流加权网络可靠性。基于耦合映像格子（CML）模...     

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.     

ARIMA-RBF模型在城市轨道交通客流预测中的应用

客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。本文通过分析平常日客流变化的周规律、非平稳性等时序特征以及ARIMA模型和RBF模型的作用机理,将适合进行线性时间序列预测的ARIMA模型和适合处理非线性问题的RBF神经网络组合,建立了ARIMA RBF预测模型,并用该模型对北京市城市轨道交通平常日客流量进行预测,该模型充分考虑到城市轨道交通客流变化的线性及非线性特征,取得了较好的预测效果。     

地铁车辆再生制动能量利用率影响因素

采用情景分析法,搭建了城市轨道交通车网仿真模型,对发车间隔、上下行发车时间差、载客量、行车密度、路况地理状态等因素对再生制动能量利用率及牵引变电站牵引能耗的影响进行了分析,给出再生制动能量利用率的主要影响因素.通过再生制动能量利用率较低的工况仿真,分析了站点列车制动电阻开启次数、低电压出现次数与该站点再生制动能量的利用以及电能质量间的作用关系.以上海地铁线路运营时段的发车间隔为例,运用仿真方法,探讨了地面储能系统容量配置与城市轨道交通发车间隔的取值控制策略.研究成果可为城市轨道交通节能提供理论指导.     

太原市轨道一号线站间OD及沿线区段空间分布研究

客流预测是轨道交通网络规划的一个重要组成部分,结合轨道交通客流预测结果,基于重力模型,可以分析得到轨道线路上沿线各站点间OD分布,在此基础上,将轨道沿线按土地利用进行区段划分,可以得到轨道沿线各区段的空间分布。站间OD分布与沿线区段空间分布结果可以很好地反应出轨道沿线各站点及各区段用地的人口出行特性,结合轨道线路沿线土地利用规划,可以实现客流预测与土地利用的互动反馈。本文以太原市轨道一号线为例,对其站间OD分布及沿线区段空间分布进行研究。