都市圈区域轨道交通客流预测研究
城市轨道交通乘客流量预测与分析
城市轨道交通乘客流量预测与分析城市轨道交通（Urban Rail Transit）作为城市公共交通的重要组成部分，承载着大量人流的运输任务。
为了更好地管理和规划城市轨道交通系统，乘客流量预测与分析成为了一项十分重要的研究课题。
本文将从乘客流量概述、预测方法以及分析应用等方面进行探讨。
一、乘客流量概述随着城市人口的增加和汽车行驶成本的提高，越来越多的乘客选择轨道交通作为出行方式。
因此，轨道交通系统中的乘客流量也在不断增加。
乘客流量主要受到城市人口、区域开发情况、经济活动水平等因素的影响。
了解乘客流量分布特点对于优化调度和规划轨道交通系统具有重要意义。
二、乘客流量预测方法1. 基于统计模型的预测方法统计模型通常利用历史数据来推测未来的乘客流量。
常用的统计模型包括时间序列模型、灰色模型、回归模型等。
这些模型能够发现乘客流量的周期性和趋势，从而预测未来的变化趋势。
2. 基于机器学习的预测方法机器学习方法借助计算机的计算能力和数据挖掘技术，通过对历史数据的学习建立模型，再利用该模型对未知数据进行预测。
常用的机器学习方法有神经网络、支持向量机等。
这些方法能够更好地捕捉乘客流量的非线性特征，提高预测准确度。
3. 基于仿真模拟的预测方法仿真模拟方法通过构建轨道交通系统的仿真模型，模拟乘客的出行行为与乘车选择，从而预测系统中的乘客流量。
仿真模拟方法能够考虑多种复杂的因素，如乘客行为、交通拥堵等，提供更加真实和准确的预测结果。
三、乘客流量分析应用1. 运营调度优化通过对乘客流量进行分析，可以帮助轨道交通运营方根据实际情况进行优化调度。
例如，根据不同时间段的乘客流量分布，可以合理安排列车班次和运行时刻表，提高运行效率和满意度。
2. 站点规划与设施改造乘客流量预测和分析可以为轨道交通站点的规划与设施改造提供重要参考。
根据不同站点的乘客流量，可以决定站点大小、出入口数量以及设施配置，以适应未来的需求变化。
3. 市政交通规划乘客流量是城市交通规划的重要指标之一。
都市圈区域轨道交通客流预测研究
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矩阵等作 为客流预测 Ｉ ｉ模 型参数矩 阵。 ￣ｇｔ 关键词 都市 圈， 轨道 交通 ，客流预测
Ｕ２ ３ １ ； １５ ９ ． ３ Ｕ ２ 中图分类号
都市 圈的形成 ， 于都市圈 内部的交通运输体 对 系提出了新 的发展战略要求 ， 求建立 以大容量 的 要 快速轨道交通系统为骨干的综合客运交通网络 ， 实 现都市 圈 的可持续 发展＿２。因此 ， １ ， Ｊ 有必要 作好都
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Байду номын сангаас
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城市轨道交通客流预测和分析
城市轨道交通客流预测和分析随着城市快速发展和人口增长，城市交通成为一个日益突出的问题。
城市轨道交通作为城市交通体系的重要组成部分，其客流预测和分析对于优化城市交通规划和提高交通效率具有重要意义。
本文将介绍城市轨道交通客流预测和分析的方法和技术，并探讨其在城市交通规划中的应用。
首先，城市轨道交通的客流预测和分析是通过对历史乘客出行数据和城市发展情况进行分析，利用统计学和数学模型等方法预测未来的客流变化趋势。
客流预测的目的是了解未来客流量的大小和分布，以便合理安排线路、编制运营计划和调整乘车服务。
客流分析则是在实际运营中对客流进行监测和分析，了解不同时间段、不同区域和不同线路的客流情况，为优化运营和提供乘车服务提供决策参考。
城市轨道交通客流预测和分析的方法多种多样，主要包括时间序列分析、回归分析、神经网络和计算智能等。
其中，时间序列分析是常用的客流预测方法，通过对历史客流数据的统计和分析，建立数学模型来预测未来客流量。
回归分析则是通过分析客流与影响因素之间的关系，建立回归模型来预测未来客流量。
神经网络和计算智能方法在模拟人类大脑的学习和决策过程方面具有优势，能够通过学习和训练来预测未来客流量。
在城市交通规划中，城市轨道交通客流预测和分析发挥着重要作用。
首先，客流预测可以为城市交通规划提供数据支持和科学决策依据。
通过预测未来客流量的大小和分布，可以合理规划线路、站点和运营计划，以满足不同时间段和不同区域的乘客需求。
其次，客流分析可以为城市交通优化提供指导和建议。
通过对客流的监测和分析，可以了解不同时间段、不同区域和不同线路的客流情况，为调整运营计划、增加车辆投放和提供乘车服务提供决策支持。
此外，城市轨道交通客流预测和分析还可以为乘客提供更好的乘车体验和服务提供支持。
通过精确预测客流量，可以提前调整运力和增加乘车服务，避免高峰时段的拥挤和堵塞。
同时，客流分析可以了解乘客出行需求和行为特点，为乘车服务的改进和优化提供依据，如设置优先座位、调整车厢布局和开展乘客行为宣传教育等。
城市轨道交通客流预测分析
城市轨道交通客流预测分析在当今城市发展的进程中，城市轨道交通扮演着至关重要的角色。
它不仅能够缓解城市交通拥堵，还能提升居民出行的便捷性和效率。
而准确的客流预测对于城市轨道交通的规划、设计、运营和管理来说，具有极其重要的意义。
城市轨道交通客流的形成是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。
首先，城市的人口规模和分布是一个关键因素。
人口密集的区域往往会产生较大的出行需求，从而形成较大的客流量。
例如，商业区、住宅区和工作区的集中程度都会对客流产生显著影响。
其次，城市的土地利用规划也与客流密切相关。
不同的土地利用类型，如商业中心、工业园区、学校、医院等，其出行需求的时间和空间分布存在差异。
合理的土地利用规划可以引导客流的分布，提高轨道交通的使用效率。
再者，交通设施的供给情况也会对客流产生作用。
除了轨道交通本身的线路布局、站点设置、运营时间和发车间隔等因素外，其他交通方式的发展状况，如公交车、出租车、共享单车等，也会影响人们对轨道交通的选择。
另外，特殊的事件和活动，如大型体育赛事、演唱会、节假日等，会在短时间内引发大量的集中出行需求，从而导致客流的突然增加。
为了对城市轨道交通客流进行准确预测，需要采用科学合理的方法和技术。
目前常用的客流预测方法主要包括趋势外推法、回归分析法、时间序列法和基于出行需求的四阶段法等。
趋势外推法是根据历史客流数据的变化趋势，通过数学模型来预测未来的客流。
这种方法简单直观，但对于影响客流的突发因素考虑不足，预测精度可能受到一定影响。
回归分析法则是通过分析客流与相关影响因素之间的关系，建立回归方程来进行预测。
然而，它要求有足够多的可靠数据来确定回归系数，并且对于非线性关系的处理能力相对较弱。
时间序列法是基于客流的历史数据，通过对时间序列的分析来预测未来。
这种方法适用于客流变化相对平稳的情况，但对于突变情况的适应性较差。
基于出行需求的四阶段法是一种较为系统和全面的方法。
它包括出行生成、出行分布、方式划分和交通分配四个阶段。
轨道交通客流预测与运营规划研究
轨道交通客流预测与运营规划研究近年来，城市化的快速发展使得轨道交通系统在各大城市内得到了广泛的应用和推广。
轨道交通作为一种重要的公共交通工具，其客流预测与运营规划研究显得尤为重要。
客流预测的准确性将直接影响到系统的运输能力和乘客的出行体验，而合理的运营规划又是确保轨道交通系统有效正常运行的关键。
一、客流预测的重要性客流预测是轨道交通系统运行和调度的基础，也是评估线路可行性和设计站点容量的重要依据。
通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以预测未来某一时间段内的客流量。
这有助于交通管理部门了解乘客出行的规律，合理安排列车和站点的供给，从而减少拥堵和排队时间，提高系统的运行效率。
而对于乘客来说，准确的客流预测也能让他们事先了解到拥挤的情况，避免高峰期的挤迫，提高出行的舒适性和便利性。
二、客流预测方法客流预测方法多种多样，常见的有基于历史数据的时间序列分析、基于出行调查的需求模型和基于机器学习的预测模型。
时间序列分析方法通过对历史数据的统计和分析，选取合适的模型来建立预测模型。
该方法适用于短期预测，可以在一定程度上准确地捕捉到季节性和周期性的特征，但对于突发事件的影响较难应对。
需求模型则是通过对乘客的出行需求进行调查和统计，结合各类因素如人口、经济、城市规模等，建立数学模型来进行预测。
这种方法的优势是能够考虑到更多的影响因素，但数据采集和建模的复杂度较高。
机器学习方法则通过对大量的历史数据进行学习，构建出能够较准确预测客流的模型。
这种方法可以考虑到更多的非线性特征，适用于长期和短期预测，但对于数据量和精度要求较高。
三、运营规划的重要性除了客流预测，轨道交通系统的运营规划也是不可忽视的一环。
运营规划主要涉及列车的运行间隔、站点的布局和设施等内容，目的是为了提高系统的运输能力和安全性。
根据客流预测的结果，可以合理安排列车的运行间隔，确保满足高峰期的乘客需求。
此外，通过对站点布局的规划和设计，可以最大程度地减少乘客换乘的时间和路线，提高系统的通行效率和便捷性。
城市轨道交通客流预测与分析方法
城市轨道交通客流猜测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济进步，城市轨道交通成为城市交通系统中不行或缺的一部分。
如何准确猜测和分析城市轨道交通的客流量对于优化运行、提高服务质量、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将介绍一些常用的。
一、时间序列分析方法时间序列分析方法是一种常见的客流猜测方法，通过统计历史数据的时间序列模式，利用数学或统计学方法进行客流猜测。
其中，常用的时间序列分析方法包括挪动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
挪动平均法是一种基本的平滑方法，通过计算特定时间段内客流量的平均值，来猜测将来的客流量。
指数平滑法是一种常见的加权平均方法，通过对历史数据进行指数加权平均，来达到对最近期数据更敏感的目标。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的方法，通过对时间序列数据进行差分处理，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，再结合自回归和滑动平均模型进行猜测。
二、回归分析方法回归分析方法是一种通过建立依变量与自变量之间的干系模型，来进行客流猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的回归分析方法包括线性回归、非线性回归、时序回归等。
线性回归是一种最简易的回归方法，通过建立线性干系模型，找到自变量与依变量之间的线性干系。
非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性干系的回归方法，通过建立非线性干系模型，并通过参数预估的方法来拟合数据。
时序回归是一种结合时间序列与回归分析的方法，将时间因素作为自变量引入回归模型中，进一步提高猜测的精度。
三、人工神经网络方法人工神经网络方法是一种通过模拟人脑神经元的工作原理，进行模式识别和猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的人工神经网络方法有BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经模糊推理系统等。
BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，通过多层次的神经元毗连和误差反向传播算法进行训练，来建立输入和输出之间的非线性映射干系。
RBF神经网络是一种以径向基函数为基础的神经网络，通过聚类分析和回归分析来实现数据的拟合。
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目背景
随着社会的进步，人们的出行需求日益增加，城市轨道交通已成为城
市快速发展的主要动力之一、轨道交通客流是验证轨道交通系统建设是否
成功的关键指标，也是评价轨道交通系统可持续发展水平的重要依据，客
流的大小直接关系到政府引进资金的效益性和投入成果的有效性。
客流预测是在现有的时空客流因子的基础上构建的预测模型，可以预
测未来轨道交通客流量的大小。
客流预测可以提前对未来天气等条件的影
响进行评估，使政府可以更好地制定未来客流预测规划，减少日常运营中
的不必要损失。
客流分析不仅可以提高轨道交通的受众群体，降低经济消费者的门槛，还可以改善轨道交通服务质量，提高市民的满意度。
它可以帮助政府分析
不同时间用户行为，例如分析用户的偏好，客流量的分布，客流聚集趋势
等信息，然后根据分析结果进行调整，以更好地满足用户需求。
客流预测与分析框架
1、建立预测模型：根据现有时空客流因子来建立未来轨道交通客流
量的预测模型；
2、数据收集与清洗：采集历史客流数据，清洗和处理，形成客流数
据库；
3、特征提取：探索特征之间的关系。
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通系统已经成为大多数现代化城市的重要组成部分。
为了满足日益增长的城市居民对交通出行的需求，轨道交通系统的客流预测与优化显得尤为重要。
本文将针对该主题展开讨论，并探讨现有技术在这个领域所取得的进展和未来可能的发展方向。
首先，客流预测是轨道交通系统优化的基础。
准确的客流预测可以帮助运营管理者制定合理的运营计划和调度方案，提高客流运输的效率和便利性。
目前，客流预测主要依靠历史数据和统计模型进行。
通过对历史客流数据进行分析，可以揭示出客流量的分布规律和周期性变化。
基于此，可以建立各种数学、统计模型来预测未来的客流情况。
例如，ARIMA模型、神经网络模型和贝叶斯网络模型等都被广泛应用于客流预测领域。
这些模型可以根据历史数据的特征和趋势进行训练，并给出未来一段时间内客流量的预测结果。
其次，优化轨道交通系统的客流可以提高乘客出行的体验和运输效率。
优化的目标主要包括减少拥挤情况、减少等待时间和提高运输能力等。
为了实现这些目标，研究人员通过建立数学模型和仿真平台来优化轨道交通系统的运行方式。
例如，可以通过调整车辆的运行间隔和到站停留时间，来减少等待时间和拥挤程度。
另外，利用智能化调度系统可以根据客流量的变化进行动态调整，以提高整个系统的运输能力。
此外，引入新的技术如自动售票系统和电子支付系统等，也有助于减少乘客排队时间和提高运输效率。
除了客流预测和优化，轨道交通系统还面临着其他挑战和问题。
其中之一是应对突发事件和紧急情况。
例如，地震、火灾或其他重大事件可能导致轨道交通系统中断或受损。
在这种情况下，需要及时有效地疏散乘客，并采取措施保障乘客的安全。
因此，应急救援预案的制定和培训非常重要，以确保乘客的安全和运输系统的可靠性。
另一个挑战是轨道交通系统的可持续性和环境友好性。
随着空气污染和能源紧缺问题的日益严重，轨道交通系统需要更加注重环境保护和能源节约。
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2) 对城市郊区或车站密度较低地区 ,采用接运 交通方式接驳与步行接驳消耗相同时间的原则来确
定各接运方式的合理交通区 。其合理交通区的最大
距离为 :
di
=
v i ·t步
=
vi
·d步
v步
(2)
式中 : di 、vi 分别为第 i 种接运方式的最大接驳距离 和速度 ; d步 为步行的最大接驳距离 。
假如以步行合理时间 10 min 为基准 ,考虑各接 驳方式的合理半径 ,可得各种接运方式合理交通区 的范围如表 1 。
·35 ·
城市轨道交通研 究
2007 年
都市圈区域轨道交通合理区的大小取决于轨道 交通的接驳方式[8 ] 。另外 ,轨道交通要形成与个体 机动交通方式相抗衡的力量 ,必须依靠其它地面交 通方式 ,如步行 、自行车 、道路公交和小汽车 (包括出 租车) 的接驳 。然而轨道交通大都采用全封闭形式 , 仅车站是其与外界联系的节点 ,客流的集结与疏散 都需要通过车站来完成 。因此 ,为了满足出行需求 面上的空间形态 ,完成以点代面的功能要求 ,本文根 据不同的接驳方式 ,相应地划分轨道交通车站的合 理区 (如图 1 所示) :步行接驳合理区 R1 ,自行车接 驳合理区 R2 ,道路公交 (摩托车) 接驳合理区 R3 和 小汽车接驳合理区 R4 。其中 R2 、R3 、R4 属于“合 理交通区”的范畴 。 1. 2 都市圈区域轨道交通合理步行区
学者把它分为直接吸引范围和间接吸引范围[3 ] 。
直接吸引范围一般较小 ,在市中心轨道交通车站密 集的地区 ,以步行到车站乘车的客源范围为准 ,一般 不超过 500 m ;在市郊 ,从家门口步行到达轨道交通 车站的时间以不超过 15 min 为准 。间接吸引范围 是指借用其他交通工具到达轨道交通车站 。据第三
关重要的作用 。
由于其它交通方式和交通网络的竞争作用 ,合 理步行区以外的居民采用轨道交通方式的出行时间
或综合费用可能比采用其它客运方式出行并不具有
优势 ;合理步行区以外的居民如利用轨道交通方式 出行 ,则有多种接运交通方式可供选择 ,各种接运交 通方式的合理交通区会相互重叠 。
从理论上讲 ,步行合理区与交通合理区的界限 , 可由步行或乘非轨道交通至轨道交通车站消耗同等
Study on Metropolitan Rail Transit Passenger Forecast Tang Youfu Informative2abstract Wit h t he acceleration of urbanization , metropolitan belt , megalopolis space or urban groups come into being consequently. The formation of metropolitan area de2 mands of a new development strategy for t he internal trans2 portation , which calls for t he establishment of a rapid rail tran2 sit system wit h larger capacity as t he backbone of t he integrated passenger transport network , so as to achieve sustainable devel2 opment of t he metropolitan region. Therefore , it is very neces2 sary to make a study of t he inter2city rail transit planning in a metropolitan area , in which t he passenger forecast is t he prereq2 uisite and a key for t his planning. At present , t here have been already a lot of technical studies on urban rail transit passenger forecast , but few studies are conducted in t he direction of traffic flow prediction technology in metropolitan area. Therefore , it’s high time to combine t he respective features of metropolitan re2 gions , and explore ways to solve newly occurred problems. This paper discusses t he passenger forecasting met hod based on t he traffic zone which centers on t he rail transit hub and t he attrac2 tive radius for passengers , studies t he reasonable walking zone of passengers and t he traffic zone of t he rail transit hub. A model of attractive radius for passengers is brought forward and marked by t hree grades : t he perimeter walk2time , t he wait2 time and t he riding time , t he out2of2pocket cost is taken as its parameter of utility matrixes. Finally , a model of passenger
第 6 期
研究报告
都市圈区域轨道交通客流预测研究
汤友富
(铁道第四勘察设计院 ,430063 ,武汉 ∥副院长 ,高级工程师)
摘 要 依据都市圈的特点提出了以轨道交通站点为中心 , 以合理的客流吸引半径的圆形范围作为交通小区进行客流 预测的思路 。研究了轨道交通车站客流的合理步行区及合 理交通区 ,把车站客流划定为一 、二 、三级吸引范围 ;提出了 以车站节点为中心 ,以客流吸引范围为半径的圆形范围作为 交通小区 ,并划分为一 、二 、三类小区 ,选择各类小区之间出 行的步行时间矩阵 、等车时间矩阵 、在乘时间矩阵 、交通费用 矩阵等作为客流预测 Logit 模型参数矩阵 。 关键词 都市圈 , 轨道交通 , 客流预测 中图分类号 U 293. 1 + 3 ; U 125
图 1 都市圈区域轨道交通车站客流合理区划分
通常情况下 ,居民出行都力求出行时间最短 。
所以轨道交通的合理步行区半径为 :
R = v步 ·t步
(1)
式中 : v步 为一般步行速度 ; t步 为乘客可接受的步
行时间 。
调查表明 ,步行去车站的绝大多数乘客 (98 %)
居住在距车站步行时间不大于 15 min 的范围内 ,居
调查表明 ,利用轨道交通出行总时间中的 66 % 由来 、去车站的时间消耗所确定 ,34 %由其它因素决 定 。这说明出行总时间消耗同轨道交通车站周围用 地内部的规划组织密切相关[4 ] ,即与车站的可达性 有关 。分析至轨道交通车站的步行距离 ,不只是为 确定其在不同规划条件下的数值 ,也是为确定它对 轨道交通出行总时间消耗的影响 。
表 1 各种接运方式合理交通区的范围
接驳 方式
步行 自行车 摩托车 汽车
接驳速度/ ( km/ h)
4. 0 4. 0～14. 0 16. 0～60. 0 60. 0～100. 0
合理接驳 半径/ km
1. 0 1. 0～3. 5 4. 4～15. 0
15～25
合理接驳区 域面积/ km2
3. 1 3. 1～38. 5 60. 8～706. 5 706. 5～1962. 5
的时间来确定 ,即各接驳方式的合理时间是相等的 。 建议确定轨道交通对城市中心区 ,合理交通区是以合理步行区
边界以外直至另一个车站合理步行区边界的范围来
确定 ;合理交通区是自行车 、道路公交 ,以及小汽车 、 出租车等方式到轨道交通车站的合理接驳区域 。
住在 5 、10 min 步行距离范围内的乘客分别占乘客
的 60 %和 80 %左右 。当 v步 = 4 km/ h ,则由式 (1) 可确定车站的合理步行区范围 。因此 , 建议 R =
1 000 m (步行 15 min) 或 R = 700 m (步行 10 min) 。
在这个区域 ,98 %～80 %的居民会步行去车站乘坐
第 6 期
研究报告
2 都市圈区域轨道交通客流的吸引范围
依据上述分析 ,可把都市圈区域轨道交通车站 的客流吸引范围划分为三级 :一级吸引范围是完全 靠步行到达轨道交通车站 ;二级吸引范围是通过自 行车到达轨道交通车站 ;三级吸引范围是通过其他 非轨道交通工具到达轨道交通车站 。
2. 1 一级吸引范围 对于城市轨道交通车站的吸引范围 ,我国有的
轨道交通 。
·36 ·
由于居民步行的平均速度变化不大 ,所以步行 合理区的服务半径是由步行时间决定的 。调查表
明 ,车站的合理步行距离主要取决于居民的心理 、生 理条件 ,同时也取决于轨道交通车站的密度 。 1. 3 都市圈区域轨道交通合理交通区
由于在车站合理步行区内的人口有限 ,而轨道 交通的线路密度又较小 ,因此 ,轨道交通系统的发展 及其吸引区内地面接运交通网的形成 ,对于提高区 域轨道交通服务质量和节省乘客的出行时间具有至