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>常住人口数,为城市轨道交通客流合理预测提供思路与方法.     

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。     

综合交通系统条件下城市轨道交通线网规模测算

以城市综合交通系统内各运输方式健康发展、合理竞争为目标,提出基于"溢出+转移"的城市轨道交通客运需求分析方法,即考虑溢出交通需求并应用转换系数测算出溢出客流量,以及采用三次吸引法和客流转移理论相结合的思路测算得转移客流量,并构建了综合交通系统条件下的城市轨道交通线网规模测算方法。以2020年成都市城市轨道交通合理规模测算作为实例,验证方法、模型的可实施性与有效性,并将其与出行需求法和财政实力"可能"分析法测算结果进行对比。结果表明:该方法的相对测算误差在5%以内,测算结果较为可靠,可用于城市轨道交通线网规划的借鉴与修正。     

考虑路径尺度的城市轨道交通客流分配

城市轨道交通客流分配是进行轨道交通线网规划、评估和运营管理的关键技术之一。考虑有效路径之间重叠对路径选择概率的影响,在效用函数中加入路径尺度调整效用值,提出基于路径尺度的Logit客流分配方法。以北京地铁线网为例,构建乘客出行广义费用函数,搜索有效路径,清洗自动售检票系统(automatic fare collection, AFC)刷卡数据,通过MATLAB软件进行客流分配计算。结果表明:与既有模型相比,路径尺度Logit模型路径选择概率误差降低了24.32%,提高了客流分配精度。提出的路径尺度Logit模型具有较好的适用性、有效性,对于提升城市轨道交通线网科学规划水平、降低运营安全风险具有重要意义。     

基于主客观多维变量的城市轨道网络规模影响

精准研究城市轨道交通网络规模发展的影响机理,有利于政府相关部门进行城市轨道交通系统的规划建设与政策制定。定性分析了5类主客观多维因素对城市轨道交通网络规模的影响,利用问卷调查法探究轨道交通乘客满意度,利用SPSS软件分析7个主客观影响指标与轨道网络规模间的相关性,并基于结构方程建立城市轨道网络规模影响模型。研究结果表明:构建的模型结构与变量间影响关系具有有效性;选取的主客观影响变量均显著影响城市轨道网络规模,与相关性分析结果一致;客观条件因素较主观心理因素对城市轨道线网规模具有更强的影响效应,其中第三产业值和日均客运量具有最大的影响效应值0.495,而乘客满意度影响效应值最低为0.451。研究可为城市轨道交通发展建设的规划决策提供理论支撑。     

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。     

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。     

供需平衡视角下城市轨道交通分层与分类方法

针对当前城市轨道交通规划建设与运营过程中存在的供需结构性矛盾,系统评价了中国主要城市2025年的轨道交通客流需求强度与线网供给间的失衡程度。首先,在熵值理论和交通需求分析法的基础上,提出城市轨道交通供给潜力分层方法,以及基于供给潜力分层的交通需求分析模型,对城市轨道交通供给潜力量化分层、客流需求强度进行预测;其次,基于人均密度和负荷强度指标对城市轨道交通进行分类;最后,选择中国14个典型大城市作为研究样本,验证提出方法的合理性和模型的可行性。研究结果表明:60%的高潜力城市易出现供给富余,这与城市多中心空间结构导致的轨道交通分担率不高以及现有负荷强度偏高有关,其中广州负荷强度过高以及西安线网规模偏小导致了供给富余的假象;60%的中潜力城市和75%的低潜力城市供给不足,这与城市职住地失衡较为严重,而线路密度和负荷强度偏低有关;按照人均密度和负荷强度变化情况,2025年样本城市有望形成5种类型,其中北京为高密度高负荷城市,线网运行效益较好,广州、重庆、南京为高密度中负荷城市,天津、深圳、沈阳、长春、大连为中密度高负荷城市,西安、上海为中密度中负荷城市,这4类城市供需更趋协调平衡;杭州、成都、武汉为高密度低负荷城市,应重新评估路网布局的科学性,有效提升客流需求强度。     

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.     

基于解释结构模型的城轨客流量影响因素分析

随着国民经济的不断增长、城市化水平的不断提高、城市道路拥堵的不断加剧,各城市开始兴建城市轨道交通以缓解城市地面道路压力。合理预测规划线路的客流量对设置交通配套设施、分配运力、管理运营等工作的顺利开展起着举足轻重的作用。本文参考、综合、比较了多种客流量的影响因素,并以系统工程中的解释结构模型为理论分析方法,运用德尔菲法分析出各影响因素间的相互影响情况,最终得出各因素与城市轨道交通客流量的影响关系。希望此结论能为城市轨道交通的客流预测、政府投资决策、运营方的运营管理提供理论参考。     

广州市轨道交通环线设置及必要性分析

从功能、要求、特点、运营等角度,对城市轨道交通环线进行了阐述,提出了设置环线的客流条件和工程条件,分析了环线的设置形式和规模,并针对广州的实际情况,对广州城市轨道交通推荐规划线网环线设置的必要性进行了研究.     

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...     

对城市轨道交通客流特征的分析与预测

城市轨道交通是缓解城市道路交通压力的有效途径，客流预测是城市轨道交通建设与设计的基础环节。本文主要对城市轨道交通客流模型展开探讨，并从其特征、机理上提出预测方法。     

基于多智能体仿真的城市轨道交通限流策略

针对高峰时段城市轨道交通线路过饱和客流的运输效率问题,基于地铁线路的网络拓扑结构与客流需求矩阵,建立了以客运周转量最大为目标的城市轨道交通线网限流的多智能体仿真模型。该模型以Anylogic软件为建模基础,通过构建列车类、线路类、路网类、乘客类等4类智能体,实现了乘车限流、站台限流和闸机限流等客流控制手段,提出了针对单线多站地铁线路的全线协调的客流控制策略。规模为23个车站、122 933对OD（起讫点）的某条地铁线路的客流控制实验结果表明,限流提升了1.01%的总客运周转量。     

城市轨道交通网络布局的双层优化模型

为了有效布设轨道交通网络,考虑可达性约束与轨道线网合理规模约束,建立了城市轨道交通网络布局优化的双层模型。该模型上层为一个多目标函数,其使得总出行时间最少,轨道交通线网总长度最少及总换乘次数最少;下层通过容量限制分配方法将客流在轨道交通线网上进行分配。算例结果表明,运用该双层模型可对所有可能的轨道交通线路进行筛选,并得到最优的线路网络布设方案。该模型可用于城市轨道交通规划中,对线路网络进行优化布局。     

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。     

基于客流效益最大化的轨道交通线网优化方法

针对中国城市轨道交通线网规划中线网构架主要采用定性分析的情况,建立了轨道交通线网优化的目标函数和约束条件,并给出了模型的近似优化方法,将OD(起讫点)矩阵中距离过短的出行摒弃后,各交通小区形心按一定的规则连接成网,在这个网中寻求潜在直达客流运输效率最大的子网络作为虚拟轨道交通线网,然后结合规划道路网将虚拟轨道交通线网沿一定的城市道路铺设,形成实际的轨道交通线网规划方案。     

城市轨道交通网络客流协同控制模型

从线网层面构建城市轨道交通进站客流协同控制模型,为客流控制措施的制定提供理论依据。该模型以网络客流需求及分布特征为基础,建立客流需求与输送能力匹配度最大化和延误客流量最小化的多目标数学规划模型,计算控制目标条件下的车站最佳进站客流量,为限流车站选取、限流时段确定以及限流强度确定提供量化依据。模型具有计算简便、快速等特点,适用于大规模路网条件下客流控制策略的生成。最后,以北京市轨道交通网络为对象进行实证分析。研究结果表明:该方法能够指导车站限流措施制定,验证了模型的有效性和准确性。     

兰州市轨道交通近期建设规模和任务的研究

分析了兰州市建设轨道交通的基本条件和建设轨道交通的必要性和迫切性,根据城市对轨道交通的阶段性需求和城市经济条件等因素,依据兰州市城市轨道交通线网规划,从客流需求、完善城市交通、对城市发展的带动和引导作用、投资强度与建设强度等方面分析,提出了兰州市近期轨道交通建设规模、任务及建设时序安排。