轨道接驳客流预测模型研究

轨道交通作为多模式复合交通体系主导的出行模式,准确有效地预测接驳客流,可为提高轨道交通吸引力及运营组织能力提供参考依据。文章从轨道车站的发展定位、周边道路及辐射小区的通达服务特征出发,提出了基于轨道可达性和道路可达性的接驳客流吸引强度指标,运用经典Logit模型构建了轨道交通接驳客流预测模型,并借助长沙市滨江新城轨道交通接驳客流调查数据,对其进行了验证。结果表明:轨道车站的接驳客流吸引强度取决于轨道车站类型和辐射小区的可达性;车站的轨道可达性指标值、道路可达性指标值分别为0. 5～1. 6和2. 68～10. 0,可达性越强,车站接驳客流吸引强度和客流规模越大,模型预测效果越好。     

基于乘客需求的轨道交通车站服务水平评价

为评价轨道交通车站服务水平,研究阐述城市轨道交通服务水平的含义,定义轨道交通车站服务水平.结合轨道交通车站属性,基于乘客出行需求,选取具有代表性和可操作性的评价指标,确定便捷性、舒适性、经济性及安全性4个1级指标,换乘方便性、服务态度、票价及人身财产安全保障性等10个2级指标,建立轨道交通车站服务水平评价体系.采用层次分析法确定各评价指标的权重,运用雷达图法建立轨道交通车站服务水平评价模型.按照评价模型计算值划分分布区间,确定轨道交通车站服务水平等级,通过轨道交通车站服务水平主观评价,选取覆盖车站服务水平4个等级的15个轨道交通车站,在SPSS软件中用Pearson相关系数和Spearman相关系数对模型计算值和主观打分均值进行线性回归分析,其结果分别为0. 948和0. 918.研究表明,该模型计算车站服务水平等级与主观评价服务水平等级分布具有良好的一致性,能有效评价城市轨道交通车站的服务水平,为轨道交通运营方改善和评价车站运营服务水平提供一种新思路.     

城市轨道交通车站短时客流机器学习预测方法

轨道交通具有载客量大、安全及环保等优点,已成为多数乘客的优先出行方式,是缓解城市交通压力的有效途径之一．为提高轨道系统的运行效率,实现轨道交通智慧化运营,基于机器学习算法理论,结合轨道交通车站的时间、空间及外部影响因素等客流特征,建立轻量的梯度提升机（light gradient boosting machine,LightGBM）、长短期记忆（long short-term memory,LSTM）及LightGBM-LSTM融合模型的车站短时客流预测模型,同时构建差分自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）和极限梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）模型作为预测实验的对照模型．以中国杭州地铁自动售票系统刷卡数据为例,选取了5种地铁车站（居住类型、工作类型、居住工作混合类型、购物类型及交通枢纽类型）和3个准确性评价指标（平均绝对误差、均方根误差及平均绝对百分误差）,量化评价不同模型的预测准确性．结果表明,基于多特征的机器学习模型可以较好预测地铁车站短时客流,弥补了传统时间序列...     

城市轨道交通大型换乘站客流组织优化方案设计

针对目前客流量大、客流状况复杂的大型换乘站,分析了其客流的组织特点,研究了客流组织的优化方法,选取了客流组织优化方案评价指标。以某市大型三线换乘站为案例,通过分析其客流组织现状的不足,提出了一套适用的流线组织优化方案,研究了考虑进出站客流的换乘流线组织过程。最后通过灰色定权评价法评估优化前后的组织方案,量化论证了优化方案的可行性。实践表明,优化后的组织方法更符合实际需求,并可作为同类换乘站客流组织优化的参考。     

基于城市轨道交通的福州常规公交线网优化研究

随着福州地铁线网的陆续建设和运营,地面常规公交系统规模不断调整优化。在介绍福州市公共交通建设与发展现状的基础上,对轨道交通和常规公交进行功能定位;结合居民出行方式的特点及影响因素,采用RP/SP调查法获取样本数据,建立基于多项Logit的客流分担率模型,运用SPSS软件进行统计分析实现多种交通方式客流分担率的计算,并在此基础上进一步提出轨道交通线路建设运营下常规公交网络优化调整的目标。     

延误条件下的轨道交通客流拥挤传播建模

为减少突发事件条件下列车运行延误对轨道交通车站客流及运营的影响,采取定性与定量的方法,分析延误列车在轨道交通线路上的时空影响及客流拥挤传播过程,为列车运行调整提供依据.基于列车时刻表与乘客进出闸机数据,通过分析乘客和列车在时空上的衔接关系,构建延误时段列车的时空传播模型,并提出列车运行调整策略.模型综合考虑客流到达量、上车量、下车量、滞留量以及列车载客量之间的关系,反映延误列车在各车站对乘客出行的影响.案例分析表明,延误传播在时空上具有延续性,随着列车在线路上的运行,延误传播影响后续车站,可通过缩短发车间隔时间和扣车等措施有效节省列车平均延误时间.     

基于活动关联度的客运站客流组织仿真模型

针对客运站内客流高峰期客流组织优化问题,从站内行人的活动流线关系出发,考虑各类服务设施之间的活动关联度,以综合活动关联度为权重,建立以加权费用最小为目标的客流组织模型,并基于AnyLogic仿真软件建立其微观仿真模型。实例分析验证了该模型的有效性和可行性,为优化客运组织,提高运营安全性、可靠性和服务水平提供了参考依据。     

雨雪天气下轨道交通客流预测模型

为了完善雨雪天气下轨道交通客流预测模型,对哈尔滨市地铁1号线2017年12月份至2019年1月份的全线客流数据进行研究,引入客流基准值和客流偏差率的指标来量化轨道交通客流波动情况,研究雨雪天气下轨道交通客流波动规律,提出一种基于雨雪天气下轨道交通客流时空波动规律的短时客流预测模型WI-LSTM,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均相对误差(MRE)作为预测模型的评价指标,与经典的SARIMA预测模型、支持向量回归(SVR)预测模型和未考虑雨雪天气的LSTM预测模型进行了对比。结果表明：考虑雨雪天气的WI-LSTM预测模型可以充分利用雨雪天气轨道交通客流波动规律,相比其他3种预测模型具有更高的准确性和可靠性。WI-LSTM预测模型进一步提升了雨雪天气下轨道交通客流预测精度,可为轨道交通企业运营管理提供数据支撑。     

轨道交通通道双向行人流分层规律

为了探究轨道交通双向行人流的自组织规律及其管控策略,以行人实验为手段,通过对不同流量下的双向行人流的速度和转角参数特征分析,解析了双向行人流的微观行人特征,明确了双向行人流自组织分层现象形成阶段划分阈值及阶段特征,进而提出依据客流比增设护栏管控措施,并从效率和安全两方面进行优化措施的效果量化分析.结果表明:依据客流比增设护栏可有效缓解正向客流冲突.     

福州城市轨道交通与常规公交协调优化研究

在轨道交通规划建设的背景下,福州城市公共交通系统取得了快速地发展,城市居民的出行方式也受到一定的影响。在对城市居民出行方式及特征论述的基础上,通过对轨道交通走廊内常规公交客流特征的分析,讨论了轨道交通建设运营对地面常规公交的影响。综合考虑居民出行的影响因素,构建巢式Logit模型,采用RP/SP调查法获取数据,运用SPSS软件进行交通方式客流分担率的研究,提出轨道交通与常规公交协调发展的目标与优化方法,最大限度地利用道路资源,适应城市高密度发展。     

北京轨道交通13号线站点客流特征分析

当前国内许多城市都在规划或者建设轨道交通,城市轨道交通线的客流资料和客流特征则是轨道规划设计的基础数据和重要参考依据,通过北京地铁轨道13号线客流调查数据及相关的问卷调查获得的基础数据分析,总结13号线的数据特征和成长规律,为提高13号线的交通接驳效率、运输效率提供参考依据,也为未来北京地铁的站点建设和交通线路的规划提供参考。     

基于运营组织的城市群轨道客流预测法

为了提高城市群轨道交通客流预测“四阶段法”的精度,在分析城市群轨道交通客流特点的基础上,将轨道交通客流预测方法分为独立线网分配预测法和综合线网分配预测法,分析了两种预测方法的预测模式及优缺点,对基于方式划分-交通分配的联合分配的综合线网分配预测法进行改进研究,提出了基于运营组织的城市群轨道客流预测方法,阐述了预测过程及其在TransCAD软件中的具体实现方法。改进方法以城市和城际公共交通网络组成交通分配的综合基础网络,从运营组织层面考虑公共交通方式之间的合作与竞争,得到竞争后稳态的轨道交通客流,预测结果更加合理,最适合城市群的轨道交通和快速公交系统(BRT)的客流预测。     

Real-time origin-destination matrices estimation for urban rail transit network based on structural state-space model

The major objective of this work was to establish a structural state-space model to estimate the dynamic origin-destination(O-D) matrices for urban rail transit network, using in- and out-flows at each station from automatic fare collection(AFC) system as the real time observed passenger flow counts. For lacking of measurable passenger flow information, the proposed model employs priori O-D matrices and travel time distribution from historical travel records in AFC system to establish the dynamic system equations. An arriving rate based on travel time distribution is defined to identify the dynamic interrelations between time-varying O-D flows and observed flows, which greatly decreases the computational complexity and improve the model's applicability for large-scale network. This methodology is tested in a real transit network from Beijing subway network in China through comparing the predicted matrices with the true matrices. Case study results indicate that the proposed model is effective and applicative for estimating dynamic O-D matrices for large-scale rail transit network.     

城市轨道交通站点分布优化模型与算法

为解决最优平均站间距在实际布设站点时指导作用不明显的问题,提出城市轨道交通站点分布优化模型与算法.首先定义了城市半径,然后将城市分为3种形态,线路分为两类,分别建立基于城市规模的轨道交通平均站间距模型,并进行了求解.根据线路途经区域能否建设站点,将线路分为障碍区、连接区和可行区,确定可行域.根据站点客流量及线路途径区域的功能布局将站点分为3个等级,建立求解站点位置模型.最后以长春轻轨4号线进行实例分析,结果表明:模型能够求解最优平均站间距,并确定每个站点的布设位置.与既有站点比较分析,模型求解的站点分布将轻轨4号线高峰小时运能提高了6个百分点.     

城市轨道交通网络运营鲁棒性

应用随机用户平衡理论定量研究城市轨道交通网络运营鲁棒性.假设任一车站或区间及其波及范围退出运营,利用基于固定需求下和弹性需求下随机用户平衡条件的配流模型,从分析客流量、时间以及客流出行总时间波动的角度,提出9个城市轨道交通网络运营鲁棒性指标,并依据指标值最小原则确定网络的关键车站和区间.算例表明:该研究工作是可行有效的;与区间退出运营相比,车站退出运营的鲁棒性指标值区间跨度较大.     

城市轨道列车发车间隔的优化方法研究

在城市轨道交通中,考虑乘客和运营商两方面的利益,以车站等候人数最少和运营商经济效益最高为优化目标,建立了发车间隔优化模型。基于模糊目标规划,利用lingo软件对模型进行求解。在实际生活中,基于客流聚集特征和线路运营之间的协调关系,建立的城市轨道列车发车间隔优化模型,在安全运营列车的条件下对于提高线路运营效率、减小交通压力有非常重要的意义。     

配合大容量快速运输的实用常规公交线网规划方法

基于轨道交通和快速公交网络确定的前提下,在"逐条布设、优化成网"的规划方法基础上,提出大城市常规公共交通线网的规划方法.引入枢纽点吸引系数概念,用于调整与大容量快速运输线路站点及枢纽相邻区域的公交线路运行时间,按最短路算法确定备选公交线路集,以直达客流密度最大为目标确定公交线路走向,使常规公交线路在布设时优先通过或邻近换乘枢纽点,从而达到提高大容量快速运输系统吸引力、有效驳运轨道交通和快速公交客流,同时兼顾公交运营企业效益的目的.     

弹性需求下的轨道交通客流分配模型和算法

分析了轨道交通客流需求量的影响因素,以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入弹性需求条件下的轨道交通均衡配流条件,构建了弹性需求下的均衡配流模型．根据模型的特点,给出了改进的用于求解弹性需求下的轨道交通均衡配流模型的Frank-wolfe算法,最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性。     

基于历史数据和时间系数的城市轨道站点客流预测

在对城市轨道交通站点客流规律、特点进行分析的基础上,通过对上海市轨道交通系统客流历史数据的深入分析,在引入平假日系数的同时,提出了小时系数的概念,并建立了基于平假日系数和高峰小时系数的城市轨道交通站点客流神经网络预测模型,提高了站点进站客流预测的精度,为城市轨道交通系统客流管理提供了理论基础.