第五章 轨道交通系统客流预测(5)
轨道交通系统客流预测要点课件
根据车辆类型、轨道类型、运营方式等因素，轨道交通系统可分为地铁、轻轨 、有轨电车、磁悬浮等不同类型。
轨道交通系统的特点和优势
01
02
03
04
大容量
轨道交通系统具有较高的运输 能力，能够满足城市交通的大
容量需求。
准时性
轨道交通系统运行在预定的轨 道上，受其他交通工具干扰较
小，具有较高的准时性。
节能环保
轨道交通系统的运营管理
客流预测是轨道交通系统运营管理的 基础，通过预测客流量的大小和变化 趋势，可以合理安排列车运行计划和 调度方案。
客流预测有助于优化轨道交通系统的 票价策略和服务质量，提高乘客满意 度和忠诚度。
客流预测有助于提高轨道交通系统的 运输效率和安全性，减少列车晚点、 拥堵等情况的发生。
探索多模式交通协同发展
强化国际合作与交流
研究轨道交通与其他交通方式的协同发展 ，实现多模式交通的优化配置和高效衔接 。
加强国际间的合作与交流，借鉴先进的技 术和管理经验，推动轨道交通系统的创新 发展。
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轨道交通系统件客流预测要点课
目 录
• 引言 • 轨道交通系统概述 • 客流预测的基本概念和方法 • 轨道交通系统客流预测的要点和难点 • 轨道交通系统客流预测的应用和实践 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
目的
预测轨道交通系统的客流量，为运营 管理提供决策依据，提高运输效率和 服务质量。
背景
随着城市化进程加速，交通拥堵问题 日益严重，轨道交通作为大容量公共 交通方式，其客流量预测对解决城市 交通问题具有重要意义。
辅助决策支持
客流预测为轨道交通系统的规划、建 设和运营管理提供数据支持，辅助决 策者做出科学决策。
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。
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方法
城市轨道交通客流预测方法城市轨道交通客流预测是指通过收集历史数据和分析城市轨道交通系统的特征来预测未来一段时间内的乘客流量。
这种预测方法是城市轨道交通运营过程中的重要组成部分，可以帮助交通管理部门优化列车运营计划、合理安排车辆和调度人员，从而提高运输效率和乘客出行体验。
时间序列预测是基于历史数据的其中一种周期性规律进行预测的方法，适用于乘客流量具有一定规律性的情况。
常见的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等，通过对历史数据的统计分析和模型拟合，预测未来一段时间内的乘客流量。
回归分析是通过建立乘客流量与其他影响因素之间的数学关系，来预测未来乘客流量的方法。
这些影响因素可以包括天气、节假日、学期等因素。
通过对历史数据进行回归分析，得到影响因素对乘客流量的影响系数，进而根据未来的影响因素进行预测。
机器学习是一种通过训练模型来实现预测的方法，其能够自动地从数据中学习规律并做出预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和人工神经网络等。
这些方法通过对历史乘客流量数据进行训练，得到一个预测模型，用于预测未来的乘客流量。
深度学习是一种由人工神经网络组成的机器学习方法，其能够通过多层网络进行高级抽象和特征学习，从而实现更准确的预测。
深度学习在城市轨道交通客流预测中的应用较为广泛，常用的深度学习模型有长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过对历史乘客流量数据进行训练，可以获取更深层次的特征，从而提高预测的准确性。
在城市轨道交通客流预测过程中，还需要考虑一些其他因素，如突发事件、工程施工和交通安全等。
这些因素会对乘客流量产生一定的影响，因此在预测模型中也需要将它们纳入考虑范围。
总之，城市轨道交通客流预测是通过历史数据和分析交通系统特征来预测未来乘客流量的一种重要方法。
通过选择合适的预测方法，可以提高交通管理的效率，优化列车运营计划，提升乘客出行体验，实现交通系统的智能化管理。
轨道交通客流预测
2020/12/19
轨道交通客流预测
l 【知识目标】 l ●了解轨道客流的特点和影响因素 l ●掌握客流调查的种类和方法，熟悉客流调查的相应指标 l ●掌握客流分析方法 l ●了解客流预测影响应诉，掌握客流预测的几种方法 l 【技能目标】 l ●能应用正确的方法进行客流调查 l ●能根据客流量数据进行客流分析，总结客流的时间和空间分布
轨道交通客流预测
l 6）运输能力配置：地铁的运输能力配置决定了 其交通供给水平，在运能不足时，就会出现行车 间隔增大、候车时间增加、列车车厢超员拥挤等 现象，致使服务水平降低，部分客流就可能转移 至其他交通方式，限制了地铁客流量的增长。
l 7）交通衔接配套 ：建立与其他交通方式之间的 合理的衔接关系，有利于地铁客流的增长。
轨道交通客流预测
l 4）车站高峰小时客流变化 l (1)车站客流的进、出站高峰小时出现时间与断面客流的
高峰小时出现时间一般是不同的。 l (2)各个车站客流的进、出站高峰小时出现的时间通常不
同。 l (3)同一车站的进、出站高峰小时出现的时间通常不同。 l (4)同一车站工作日和双休日的客流进、出站高峰小时出
轨道交通客流预测
l 4.1.2客流调查统计指标 l (1)客运量：年平均日客运量，年平均日高峰小时客运量，
各站全日和高峰小时乘降量，换乘站各方向的换乘量。 l (2)客流量：全日单向最大断面客流量，高峰小时单向最
大断面客流量，客流密度（日客运量/运营里程），客运 周转量（人公里/日），客流密度（日客运周转量/运营 里程），平均运距（旅客周转量/客运量）。 l (3)与交通系统结构有关的指标；该线承担的出行量占全 市出行量的比例（%），该线客运量占全市公交客运量的 比例（%）。
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。
城市轨道交通客流预测
城市轨道交通客流预测随着社会经济的发展，交通问题日益成为困扰城市发展的因素，我国各大城市致力于城市轨道交通的建设以解决交通问题。
城市轨道交通以其快速、准时、舒适、安全等优势越来越赢得人们的认可。
客流预测是城市轨道交通前期工作的重点，为确定项目工程规模、车辆选型、设备配置以及工程投资奠定基础。
从客流产生的机理上看，城市轨道交通客流量主要由转移量和诱增量两部分组成。
因此，做好城市轨道交通转移和诱增客流预测可以大大提高项目的客流预测精度。
1. 城市轨道交通转移客流预测城市轨道交通转移客流量是指城市轨道交通的建设运营，依靠其优于其它交通方式的特点，吸引了其它交通方式的客流量。
主要表现为出行方式的改变和换乘行为的增加。
1.1城市轨道交通转移客流预测内容从国内外实际项目运用经验来看，在城市总体规划和轨道交通线网规划的前提下，从城市轨道系统功能要求出发，按设计年限将转移客流预测内容分为全线客流预测、车站客流预测、分流客流预测、换乘客流预测和分向客流预测。
1.2城市轨道交通转移客流预测影响因素根据国内外具有完善轨道交通网络的城市经验可知，城市经济水平和人口规模、城市社会经济发展规划、沿线土地利用为城市轨道交通转移客流预测的主要影响因素。
此外票价、站点设置和站间距、居民出行习惯也是转移客流预测应该考虑的因素。
城市的经济水平和人口规模能从根本上决定轨道交通转移客流量的规模。
由于轨道交通票价高于常规交通方式，在较高的城市经济水平中才能得到人们的认可，经济水平的提高有助于客流规模的扩大。
不同人口规模和分布形式的城市里，其上学、工作、购物、旅游等出行客流量及分布具有明显的差别，人口规模越大，分布形式越平均，其城市轨道交通客流量越大。
城市社会经济发展规划也对轨道交通转移客流预测起到重要的作用。
各个城市都会根据自身的功能定位、发展规模、经济发展水平和国家政策制定未来若干年的社会经济发展规划，其中就包括交通基础设施的发展规划。
第5章城市轨道交通系统客流预测城市轨道交通规划与设计课件
城市轨道交通规划与设计（第5章城市轨道交通系统客流预测）
苏州大学城市轨道交通学院
肖为周********************.cn
2013年4月
徐州市规划建设局苏州大学城市轨道交通学院
苏州大学城市轨道交通学院
全长30.5km，设站25个。
苏州大学城市轨道交通学院16
无锡轨道交通1号线特征年客流指标
刘潭~庆丰内
0%
无锡火车站~新光路&
堰桥~北环路内
0%
堰桥~北环路&刘潭~庆
丰5%
堰桥~北环路&梁塘河~
雪浪2%堰桥~北环路&无锡火
车站~新光路
17%梁塘河~雪浪内
9%
刘潭~庆丰内
0%
无锡火车站~新光路&
堰桥~北环路内
0%
堰桥~北环路&刘潭~庆
丰6%
堰桥~北环路&梁塘河~
雪浪2%
堰桥~北环路&无锡火
车站~新光路
16%梁塘河~雪浪内
12%
刘潭~庆丰内
0%
无锡火车站~新光路&梁塘
堰桥~北环路内
0%
堰桥~北环路&刘潭~庆丰
6%
堰桥~北环路&梁塘河~雪
浪2%堰桥~北环路&无锡火车站
~新光路16%
梁塘河~雪浪内
12%
苏州大学城市轨道交通学院19
苏州大学城市轨道交通学院
苏州大学城市轨道交通学院38
苏州大学城市轨道交通学院
苏州大学城市轨道交通学院。
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高峰小时最大断面客流量是决策是否需要修建轨道交通
、修建何种类型轨道交通、确定车辆型式、列车编组、
行车密度、运用车配臵数和站台长度等的基本依据。
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机电与控制工程学院
5.6.1 城市轨道交通客流的概念
（2）车站客流量
包括全日、高峰小时和超高峰期在轨道交通车站上下 车和换乘的客流量，以及经由不同出入口、收费区的 进出站客流量。
特点：该方法操作简单，以现状公交为预测基础，考虑 了公交系统内部的转移交通量，但无法兼顾城市用地规 模、交通设施变化对出行结构的影响，即未考虑诱增交 通量，因此精度较低。
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轨道交通客流预测的三种模式
模式B：现状OD→虚拟现状快速轨道→远期快速轨道
该模式以现状OD调查为基础，在现状出行OD的基础上，
5.6.1 城市轨道交通客流的概念 5.6.2 城市轨道交通客流预测的程序 5.6.3 城市轨道交通客流预测指标及其分析 5.6.4 城市轨道交通客流预测实例 5.6.5 关于客流预测工作的讨论
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5.6.1 城市轨道交通客流的概念
客流的概念：
客流是指在单位时间内，轨道交通线路上乘客流动人 数和流动方向的总和。
和车站客流。
（1）断面客流量
在单位时间内，通过轨道交通线路某一地点的客流量 称为断面客流量。
通过某一断面的客流量就是通过该断面所在区间的客 流量，分为上行断面客流量和下行断面客流量。
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5.6.1 城市轨道交通客流的概念
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5.6.1 城市轨道交通客流的概念
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（5）敏感性因素指标
由于需求预测工作中存在大量的不确定因素，需要对结果 进行敏感性分析。 不确定性的来源：
首先，预测环境不确定；
其次，预测的基础数据通常并不完备，一些基础数据 存在偏差；
客流预测工作的成果体现为客流预测指标，它们为建设项
目的分析与评价提供依据。
（1）需求总体指标 （2）流量流向指标 （3）空间不均衡性指标 （4）时间不均衡性指标 （5）敏感性因素指标
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（1）需求总体指标
一般城市轨道交通建设项目需求预测的总体指标包括总量 指标和平均运距。对于轨道交通网络来说，总体指标还包 括全网换乘系数。 总量是指其在一段时间内承担的需求的数量规模，一般通 过日均人次数或线路平均负荷强度（万人次/km∙日）来刻 画。 平均运距是指乘客在该线路上平均乘坐的距离，有时也用 平均站数来评价。 全网换乘系数即平均每次出行乘坐地铁线路的条数。
该模式以居民出行OD调查为基础，对各规划年份进行全
方式出行预测，然后通过方式划分、交通分配，得到规 划期快速轨道客流量。
特点：该模式遵循完整的交通需求预测的四个步骤，预 测精度较高。近年来，多数城市轨道交通建设项目客流
预测都属于这一模式。
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5.6.3 城市轨道交通客流预测指标及其分析
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5.6.1 城市轨道交通客流的概念
（2）转移客流
是由于快速城市轨道交通所具有的速达、准时、安全、 可靠、方便等优点，使原来由地面常规公交和自行车 方式承担的全市性比较集中的中长距离客流转移到城 市轨道交通来的运输需求。
（3）诱增客流
由于轨道交通线路建设所导致的促进沿线开发、人口
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（4）交通分配预测
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轨道交通客流预测的三种模式
模式A：现状公交→初期公交+初期轨道→近、远期快速轨道
该模式是在现状公交网络的基础上，搭建一个包括待建 城市轨道交通在内的初期综合交通网络方案；通过现状 公交网络建立综合网络分配模型并标定相关参数，以初 期公交和初期轨道交通网络为基础进行流量分配，对其 结果进行分析和校正，通过校正的模型和参数继续推算 近期、远期站间OD矩阵及相关预测结果。
全网换乘系数 全网总乘人次数 全网出行量
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（2）流量流向指标
需求预测工作中需要明确出行需求的具体流量和流向。
站间OD分布表：主要指城市轨道交通各站点之间的客流交 换量，借此可以确定轨道交通的平均运距等指标。
站点乘降总量：主要指各站点全日乘降总人数，为确定车 站相关设施的建设规模提供依据。 换乘站换乘量及其构成：主要指两条轨道交通线路交叉处 的车站的旅客流量与流向，除了站点的乘降总量外，还需 要预测线路之间上、下行不同方之间的交换量。
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（2）线路可行性研究阶段
该阶段需要计算的指标包括
客运量：年平均日客运量、年平均日高峰小时客运量、 各站全日和高峰小时乘降量、换乘站各方向的换乘量。
客流量：全日单向最大断面客流量、高峰小时单向最 大断面客流量、客流密度、客运周转量、客流强度、
平均运距。
与交通系统结构有关的指标：该线承担的出行量占全 市出行量的比例、该线客运量占全市公交客运量的比 例。
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各站点客流详细 规划
期限的客流预测
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（1）线网规划阶段
线网规划阶段有四项工作需要客流资料的支撑：
一是规划、建设城市轨道交通系统的必要性论证； 二是各规划线路的运量等级、系统规模和相关用地控 制； 三是线网方案评价与选择； 四是线网的分期发展实施方案的制定。
线网规划阶段需要把握全网客流估计，主要目标年是远景 年，该阶段应计算的指标包括全网、各线路客流指标和换 乘站的换乘量。
点，然后分阶段预测分析的思路。
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客流预测方法——四阶段法
（1）交通生成预测
预测区域内每一个交通小区的交通出行发生量和吸引量
目的：获得城市在未来社会经济发展规模、人口规模和 土地利用特征下，未来城市各交通小区可能产生和吸引 到的总交通量。
（2）交通分布预测
解决的问题：每一交通区所产生的出行量到哪个分区 去了?它所吸引的出行量又来自哪里？
线路各区间断面客流分布
主要指线路不同站间区间的客流断面分布。
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（3）空间不均衡性指标
最大断面客流量
某线路远期最大断面客流量是确定线路设计能力的重 要依据。
特殊位臵客流量
特殊站点主要指地处某些大型客流集散点的轨道交通 车站，包括机场、铁路客运站、长途汽车站以及大型 活动中心等。
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（2）流量流向指标
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（3）空间不均衡性指标
空间不均衡性指标是进行城市轨道交通系统中具有空间差
异性的各部分设计的重要依据。尤其是对于线路较长、全
线差异性较大的轨道交通建设项目来说，做好空间不均衡 性的预测和分析至关重要。
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（3）空间不均衡性指标
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（4）时间不均衡性指标
高峰小时系数
指一日内客流集中的某一个小时占该处全日客流量的 比重，一般按早、晚高峰小时分别计算。该指标主要 反映人员出行时间分布。 高峰小时系数可以通过客运量高峰小时系数（B）和单 向最大断面客流量高峰小时系数（D）来刻画。
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（4）时间不均衡性指标
（4）预测结果的灵敏度分析。
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客流预测的程序
（1）确定由项目决定的预测区域范围、相关网络环境及 项目建设方案；
（2）收集并分析客流预测工作所需的基础数据； （3）选择客流预测的方法，建立客流预测模型； （4）标定客流预测模型涉及的相关参数； （5）计算不同年限客流预测结果； （6）对客流预测结果进行灵敏度分析，分析客流风险； （7）结合预测结果对建设方案进行分析和评价；
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（2）线路可行性研究阶段
可行性研究阶段的预测年限为初期、近期和远期。
可行性研究阶段的客流预测成果是可行性研究报告的支持 条件：
线路建设的必要性、紧迫性和工程分期计划；
ห้องสมุดไป่ตู้
设备系统类别的选择和各子系统规模的确定；
线路方案、车站方案的比选； 各期车辆购臵数目的确定； 运营设计； 经济评价与财务分析。
（8）确定客流预测推荐结果，整理数据结果，并撰写客 流预测技术报告。
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客流预测方法——四阶段法
四阶段预测法按照交通生成预测、交通分布预测、交通方
式划分预测和交通分配四阶段来分析城市现状和未来的交 通状况，是目前交通规划领域应用最广的方法。
四阶段法遵循的，是从宏观的角度把握城市居民出行的特
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（3）线路总体设计阶段
研究各站点客流的详细规划，为以下工作提供支撑条件：
车站内部功能布局和整体规模 客流组织规划等
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5.6.2 城市轨道交通客流预测的程序
客流预测的主要内容：
（1）预测前提条件的界定; （2）不同预测年限运输需求总量及分布预测； （3）多方式交通网络分配结果及综合交通结构目标的 分析与评估；