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。     

城市轨道交通客流预测结果的技术分析体系

针对目前城市轨道交通客流预测可信度较低的状况,建议通过对客流预测结果的评估分析来提高轨道交通系统的抗风险能力,提出了包含可信度分析、客流特性分析、风险性分析和敏感性分析在内的城市轨道交通客流预测结果分析的结构体系。从预测过程和预测结果两方面指出了城市轨道交通客流预测可信度分析的要点,以高峰小时单向最大断面客流量、时空分布特性为核心,建立了轨道交通客流特性分析指标;通过客流在成熟区域内的集中率和在某些车站的集中率,反映客流预测结果的风险性大小;提出了客流预测敏感性分析的技术路线,并进一步指出不同时期敏感性因素的选择,并对西安地铁3号线客流预测进行了全面分析。结果表明:其预测结果是可信的,但客流的时空分布很不均衡;客流预测存在较大的风险性,客流波动幅度较大。     

天津至保定铁路城际客流预测

基于对天津至保定铁路有关客运功能的定位与客流特征的分析,提出将津保铁路所在区域的客流通道进行整体研究的基本思想以及基于变化后的四阶段的客流预测技术路线。通过对津保铁路趋势、转移和诱增客流的预测,获得了城际线路的段面密度、通道公铁分担率以及全日客运量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

上海轨道交通明珠线共线运营方案

分析了连通型城市轨道交通网络的线路结构、技术设备特点和运输组织特点 .以上海轨道交通明珠线为背景 ,分析了上海轨道交通明珠线的线路结构 .在既有客流预测数据基础上 ,利用O D矩阵推算方法 ,分析了环线网络的客流特点 .提出了可能的共线运营方案 ,并分析了各个方案的优缺点和适用条件     

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.     

城市轨道交通线路与站点规划理论研究

交通方式划分与路网分配理论与算法进行研究,是对轨道交通线网规划过程中进行客流预测的理论支撑。本文分析了影响城市轨道交通线网总体规模的因素,建立了各影响因素的多级递阶结构模型和计算城市轨道交通线网总体规模的数学模型。在客流数据资料不完善的前提下,依据城市轨道交通线路定位原则,以沿线站点人口覆盖量最大、线路建设总费用最小为目标,提出了城市轨道交通线网三阶段规划法,该方法避免进行客流预测带来过大人力、物力的花费。建立了基于乘客出行时间最短的最优平均站距模型、车站选取的覆盖量模型与费用效益模型。     

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.     

城市轨道交通客流预测方法

为了提高城市轨道交通客流预测的可靠性,对目前中国采用的预测方法进行了分析,建立了通勤出行的生成-分布共生模型来预测高峰小时的出行发生(吸引)及分布,并基于综合交通网络提出了方式划分与分配组合模型,以西安地铁3号线为例,进行了方式划分与路径分配的联合应用。结果表明:改进后的模型能有效地进行轨道交通客流预测;西安地铁3号线初、近、远期的全日客运量分别为39.00 104人次、74.76 104人次、106.08 104人次;初、近、远期的高峰小时单向最高断面流量分别为1.69 104人次、3.08 104人次、3.75 104人次。