城市轨道交通的客流预测模型
城市轨道交通客流预测方法
客流预测及结果分析
在研究范围内划分了519个交通小区(与2008年居民出行调查交通小区保持一致) ,经预测整个区域在3个特征年的出行总量分别为: 1 727. 3× 人次、2 043. 5× 人次、2 186. 6× 人次。
全日出行分布预测采用式( 2)和式( 3)所示的双约束重力模型进行,其中模型中的阻抗函数,采用负指数函数形式。高峰小时的发生吸引和分布采用式( 4)和式( 5)进行预测。根据高峰小时的工作和上学出行现状OD量,标定了模型参数,见表1。
2. 1各交通小区全日出行的发生(吸引)预测交通小区的日发生量与人口数相关、吸引量与就业岗位数相关,并服从指数关系。
其计算式为：
i , j=1,2,…,n
式中: G i为交通小区i的发生量; A j为交通小区j的吸引量; P i为交通小区i的人口数; W j为交通小区j的就业岗位数; a i、b i、cj、d j均为模型参数,反映了交通小区i的土地利用性质; n为交通小区数。
=
式中: 为路段a上的k类机动车行驶时间; 为自由车流状态下路段a的k类机动车行驶时间; 为路段a上k类机动车交通量； 为k类机动车折算成标准小客车的折算系数; 为路段a的通行能力。
路段a上的公交车流量,可按照该路段上的线路条数和相应的发车间隔计算。
为了简单起见,对于步行、自行车和轨道交通方式,可采用固定速度来计算路段走行时间,即
终端成本、始端等待成本)。运行成本是指所采用的交通方式在行走途中消耗的成本,包括行走时间价值和货币成本2部分,设置在各路段上。换乘成本包括换乘时间价值与换乘货币成本。换乘时间价值主要包括换乘步行时间和换乘候车时间;对于换乘货币成本,则主要为上一交通工具的存取费用。连接弧成本主要是指候车时间和存车费用。其中,类似于小汽车的停车费用,可以根据所在区域的不同设置不同的费用,这也是设置连接弧的一个重要作用。对于时间成本,步行和等待期间的单位时间价值与行车期间的单位时间价值是不同的。文献[ 12]提出的相关理论:通勤者愿意花在公交车上的时间价值,约为该时间段内工资的一半;普通的通勤者愿花他每小时薪水的一半而不愿花1 h在公共汽车或火车上,而花在步行或等待上的时间价值还要大2~ 3倍,一个普通的通勤者愿花他每小时薪水的1. 0~ 1. 5倍而避免花1 h来步行或等待。西方国家的公共交通规划中,时间价值的系数一直沿用这个相对比例。由于受体力的限制,对于步行和自行车方式应限定在一定走行距离,超出这个距离就认定其广义费用为无穷大或给定一个大数。本文根据西安市的调查数据,建议一次连续步行距离限制在1 500 m以内,一次自行车连续走行限制在4 000 m以内。
城市轨道交通客流预测
城市轨道交通客流预测一、客流预测模式1、非基于出行分布的客流预测模式。
将相关公交线路和自行车出行的现状客流向轨道交通线路转移，得到虚拟的轨道交通基年客流。
然后根据相关公交线路的客流增长规律确定轨道交通客流的增长率，并据此推算轨道交通的远期客流。
这种客流预测模式又称为趋势外推客流预测模式。
趋势外推客流预测模式能较好地反映近期客流量的增长情况，但由于未考虑土地利用形态等客流影响因素，远期客流预测结果的精度较低，并且在预见未来出行分布变化上可靠性较差。
该客流预测模式操作简单，常用于其他模式预测后的比较验证，或作为定性分析的辅助手段。
2、基于出行分布的客流预测模式。
以市民出行交通起讫点调查（origin-d estination survey，OD调查）为基础，得到现状全方式出行分布，在此基础上预测规划年度的全方式出行分布，然后通过方式划分得到轨道交通的站间OD客流。
这种客流预测模式包括出行生成、出行分布、方式划分与出行分配四个阶段，因此又称为四阶段客流预测模式或方法。
四阶段客流预测模式以现状OD调查为基础,结合未来城市发展及土地利用规划预测，因此客流预测结果的精度较高。
该客流预测模式对于基础数据的要求较高、操作复杂。
此外，在城市发展未能按规划实现时，预测的客流分布就会存在较大的差异。
近年来，国内许多城市的轨道交通客流预测采用了四阶段客流预测模式。
但在实践过程中，各个建设项目在方式划分阶段的位置、预测模型及参数标定，以及交通规划软件选用等方面存在不同的情形。
3、三次吸引客流预测模式。
三次吸引客流预测模式认为，可以确定一个轨道交通车站对客流的吸引范围，车站吸引范围是一个以车站为圆心，以合理的到达车站时间或到达车站距离为半径的圆形区域。
在分析车站吸引范围内的土地利用性质，以及确定合理步行区与接运交通区的基础上，可以预测通过步行、自行车和常规公交三种方式到站乘车的人次，它们分别称为一次吸引客流、二次吸引客流和三次吸引客流，并在车站客流量的基础上进一步推算线路的断面客流量。
城市轨道交通客流预测与分析方法
城市轨道交通客流预测与分析方法城市轨道交通客流预测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济发展，城市轨道交通成为城市交通系统中不可或缺的一部分。
如何准确预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城市轨道交通客流预测与分析方法。
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预测方法，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预测。
其中，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
移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，来预测未来的客流量。
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的。
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预测。
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关系模型，来进行客流预测的方法。
在城市轨道交通客流预测中，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单的回归方法，通过建立线性关系模型，找到自变量与依变量之间的线性关系。
非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性关系的回归方法，通过建立非线性关系模型，并通过参数估计的方法来拟合数据。
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，进一步提高预测的精度。
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，进行模式识别和预测的方法。
在城市轨道交通客流预测中，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连接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关系。
城市轨道交通客流预测模型建立及应用
碰到的诸 多因素 ， 如个别小 区过 大 、 小区包含过 多公交 站点 、 规划用 地调整 、 规划 路 网调整 等 ， 现 了模 型 的 实
整体更新与升级。
２ ２ 交通 调 查 数 据 处 理 ．
轨 道 交 通 客 流 预测 模 型 的建 立 主 要 是 基 于 以下 调
Ｅ ＭＥ ３交通规划软 件 ， Ｍ ／ 建立 济南 市轨 道交 通客 流预
以上 的站点 ， 其站点分配的流量就会 有一定 的问题 ， 除 非将 小区拆分 ¨Ｊ 。为 了保 证 每个 交通 小 区 只含有 一 个轨道交通 站点 ， 次建立 轨道 交通 客流 预测模 型 时 本 先对原交通模 型 的小 区进 行细 分 ， 通小 区数 由原来 交
的 ２０个 增 加 到 ５ １ 。交 通 小 区 的 细 分 除考 虑 轨 道 ９ ２ 个 交 通 的要 求 外 ， 一 并 考 虑 在 现 状 交 通 模 型 建 立 阶 段 还
交 通 线 案 进 行
优 化 布
关 键 词 中 图 分
２ 基础 工作
２ １ 交 通 小 区 划分 ．
对 于轨 道 交 通 客 流 预 测 模 型 而 言 ， 般 每 个 交 通 一 小 区 内有 一 个 轨 道 交 通 站 点 ， 果 小 区 过 大 ， 含 两 个 如 包
文章 编
（ ．济南市规划设计研究院 １ 济南 ２０ ０ ； ．中国地铁工程咨询有限责任公司 北京 １０３ ） ５１１ ２ ００ ７
在 本 次 轨 道 交 通 客 流 预 测 模 型 建 立 工 作 中 ， 要 主
摘 要
立 过 程
目标是开发符合济南实际交通情况 的交通模 型。模 型
的开发体现 了综 合性 、 实用 性 、 活性 ， 灵 能为今 后模 型 的快速修改和更新 提供 方便 ， 建立 济南 市土地 利用 与 交通规划研究 的分析手段 ， 具备相互反馈 、 快速反应 的 实用功能 。
基于GCN的城市轨道交通站点短时客流预测
基于GCN的城市轨道交通站点短时客流预测基于GCN的城市轨道交通站点短时客流预测一、引言随着城市人口的增长和交通出行需求的不断增加，城市轨道交通的重要性越来越凸显。
而准确预测城市轨道交通站点的短时客流对于优化指导线路调整和交通管理具有重要意义。
传统的模型在处理城市轨道交通站点短时客流预测问题时存在一些局限性，如特征表示、复杂关联关系的建模等。
本文将介绍一种基于图卷积网络（Graph Convolutional Network，即GCN）的方法，用于提升城市轨道交通站点短时客流预测的准确性和效率。
二、GCN简介GCN是一种用于处理图数据的深度学习模型，它能够在保留节点特征的同时，利用节点之间的关联进行信息传递和特征提取。
GCN通过类似卷积神经网络的思想，通过邻居节点的信息传递和特征聚合，得到每个节点的隐藏表征。
三、基于GCN的城市轨道交通站点短时客流预测方法本文提出的方法分为数据预处理、特征提取和短时客流预测三个步骤。
3.1 数据预处理在进行短时客流预测前，首先需要对原始数据进行预处理。
我们可以采集城市轨道交通站点的历史客流数据，包括时间和站点的客流量。
然后，对这些数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。
3.2 特征提取在GCN模型中，我们需要对每个站点进行特征提取。
我们可以选择站点的位置、站点属性、周围环境等作为特征。
在提取特征时，可以利用卷积运算获取邻居节点的信息，并将其与目标节点进行特征融合。
3.3 短时客流预测在完成特征提取后，我们可以使用GCN模型进行短时客流预测。
GCN模型根据节点的局部特征和全局特征进行节点表征的学习，然后利用这些节点表征进行客流预测。
可以采用监督学习的方法，通过训练集对模型进行训练，得到模型的参数。
然后，使用测试集对模型进行评估，得到预测结果。
四、实验与结果分析为了验证基于GCN的城市轨道交通站点短时客流预测方法的效果，我们选择了某城市的轨道交通站点数据进行实验。
(精选)城市轨道交通客流预测
轨道交通系统规划与设置中需要做 三次重要的客流预测：
2.线路可行性研究阶段
1.线网规划阶段
2
3.项目总体 设计阶段
3
1
全网客流估算
全网分担率
拟建线路 分年度 客流预测
各站点客流详 细规划
分线需求规模 量级
4
线网规划阶段预测--以北京城市轨道规划为例
到2015年：
建成“三环、四横、五纵、 七放射”，总长561公里的轨 道交通网络的宏伟蓝图
7
南京地铁1号线
8
9
轨道交通客流预测特点
城市轨道交通同时具有铁路运输与城市交通的某些 特点 但又不同于铁路运输与城市交通
铁路运输特点？ 1.通道运输，需求规模较大 2.大容量交通（成列大容量）
城市交通特点？ 1.高峰期特征
2.网络特征----出行效率决定与更多环节
10
11
轨道交通客流预测特点
城市轨道交通客流预测
前言
“是否需要加快发展，首要条件就是要进
行客流预测：到底客流量有多大？需不需要 修建地铁？建地铁还是建轻轨？”
----施仲衡院士
“客流预测工作非常艰巨、复杂、漫长、枯 燥，且（在城市快速发展的时代条件下）处 在剧烈的变动期”
---北京交通发展研究中心主任，郭继孚
2
了解：城市轨道交通客流 预测的特点
22
交通客流分配
目的：预测客流出行方式和交通网络上的流量。
将前一步交通方式划分得到的各个交通小区之间 的轨道交通量分配到未来的待选轨道交通路网方 案上去，以求路网中各轨道交通线路所承担的客 流量。
从而得到特定轨道交通路网规划方案的各站点乘 降量、断面客流量、站间OD等指标，为确定轨道 交通路网规划方案依据.
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。
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析下面，我将以城市轨道交通系统为例，介绍一种客流预测方法，并对其预测精度和客流成长规律进行分析。
首先，通过对历史客流数据进行统计和分析，可以发现客流量与时间、天气、工作日与非工作日等因素有关。
因此，在预测过程中需要考虑这些因素。
一种常用的方法是建立基于回归分析的客流量预测模型。
该模型将历史客流量作为自变量，以天气、工作日与非工作日等因素作为解释变量，通过建立线性或非线性回归模型来进行客流预测。
其次，对于每个地点和时间段的客流量预测，可以将城市轨道交通网络划分为若干个区域，对每个区域分别进行客流预测。
根据实际情况，可以选取一周或一个月为单位进行客流预测，并将预测结果与实际数据进行对比，评估预测模型的准确度。
再次，对于客流成长规律的分析，可以通过检验历史数据的趋势性和周期性来进行。
趋势性分析可以通过建立时间序列模型来实现，周期性分析可以通过建立周期性模型来实现。
根据趋势性和周期性的变化规律，可以对未来的客流成长趋势进行预测。
此外，还可以通过对城市的发展规划、人口变化情况等进行调研分析，从宏观上预测客流成长的规律。
最后，评估客流预测模型的精度是非常重要的。
可以使用一些指标，如平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）来衡量。
根据实际数据和预测结果，计算这些指标，评估模型的准确度。
综上所述，城市轨道交通客流预测是一项复杂的任务，需要考虑多种因素，并建立适当的预测模型。
通过合理的预测和分析，可以提高轨道交通系统的运输效率和服务质量，满足城市发展的需求。
而预测精度和客流成长规律的分析，则是评估预测模型的重要手段。
只有准确预测客流量，并对其发展规律有所了解，才能更好地规划和管理城市轨道交通系统。
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是目前应用最广泛的分布模型。该模型可以较好的体现城市土地利用
状况及交通平均水平对交通出行分布的影响。
重力模型是应用牛顿万有引力定律的原理，认为人类出行的空间
相互作用类似于物体间的引力作用。 该模型假定任意两交通小区 i 与
j 之间的出行量 Tij 与交通小区 i 的发生量 Ti 及交通小区 j 的吸引量 Tj
a，b，r 为常数项。
2.3 交通量吸引模型（交通选择方式模型）
居民出行可以选用各种不同的交通方式，如步行、自行车、公共电
汽车、轨道交通及其他交通方式，交通方式的选择确定成为交通方式
划分。 交通方式划分可以在规划过程的不同阶段进行，从而得出不同
类型的交通方式划分模型。
第一类：与交通生成结合在一起，在建立交通生成模型时分别以
不同的交通方式如轨道交通、公共电汽车、自行车、摩托车等建立生成
模型，一般采用多元线性回归模型。 这种方法对预测新建轨道交通的
客流量比较适用，因为随着轨道交通的运行，不仅分流了原来的客流，
还会诱发新的客流。
第二类：在交通生成和交通分布之间研究方式划分模型。 一般可
采用转移曲线法，针对某个土地使用变量（如人均经济收入）画出使用
1 客流量发展的主要决定因素
1．1 城市的扩张和发展 随着城市化进程的加速，城市用地面积不断扩大，城市人口进一
步集聚，客流量的时空分布规律也会因此发生很大的变化。 比如高新 区、工业园区、副中心区的规矩和设立，中央商务区与集中建设的保障 性住宅区等，都使人们的出行时间和出行距离发生变化。 1.2 对高质量城市公共交通的需求
对于已进行过客流调查且资料比较完备的大城市，目前一般采用 国际上通用的“四阶段法”，通过建立交通量发生模型、分布模型、吸引 模型、分配模型进行客流量预测。 2.1 居民出行生成预测模型
居民出行预测要建立在对规划线路一定范围内城市建设和土地 开发变化、人口分布及就业情况了解的基础上进行。 采用单位系数法 按不同的出行目的预测各小区出行的生成量和吸引量，先要在城市轨 道交通路网规划范围进行交通小区的划分。 在交通小区的基础上，将 2－5 个交通小区组合成交通中区，并在保持行政区的形状基本不变的 前提下，将若干个交通中区组成交通大区。
2012 年 第 35 期
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
○科教前沿○
科技信息
城市轨道交通的客流预测模型研究
孙永春 1 贺国先 1 张园园 2 （1．兰州交通大学 甘肃 兰州 730070；2．武汉理工大学 湖北 武汉 430070）
【摘 要】在研究城市当前客流量特点和规模的基础上，进行城市客流量预测是十分必要的。 首先介绍影响客流发展的因素，然后研究已调 查过交通情况时的客流预测情况，得出出行生成模型、出行分布模型、交通量吸引模型和交通量分配模型。 通过客流量的预测，为准确或正确决 策提供科学依据和前提。
的乘积成正比，而与两交通小区间的距离 d（时间或费用）的幂次方成
ab
反比，其数学表达式为
Tij
=k
Ti
Tj
r
d
式中，Tij 为交通小区 i 与 j 之间的出行量。
Ti 为交通小区 i 的发生量。
Tj 为交通小区 j 的吸引总量。
d 为交通小区 i 与 j 之间的距离（时间或费用）
k 为社会经济修正系数，
【关键词】轨道交通；客流预测；出行流量
0 引言
城市轨道交通建设的模式和规模要适应近期城市交通的需求，又 要适应远期城市交通发展的要求。规划和建成合理的路网结构形式前 提是合理的客流预测，客流预测是确定城市轨道交通路网规模、交通 方式选择以及线路运输能力、车站规模、设备能力、运营组织、经济效 益评价的重要依据。
Xaj 为第 j 个交通小区的总人数、就业岗位数或其他面积
Caj 为与 Xaj 相应的出行吸引系数。
2.2 出行分布预测模型
交通出行分布模型是将各个交通小区的生成量分解成各交通小
区的出行量（即 OD 分布量），以此给 出 OD 分 布 图 。 出 行 分 布 模 型 有
很多种，如增长系数模型、重力模型、竞争机会模型等，其中重力模型
经济的发展，人民生活水平的提高，人均出行次数的增加，对城市 交通提出了更高的要求 。 居民不再满足于有车乘 ，而是要求更快捷、更 舒适、更符合现代观念的交通方式。 因此，城市交通要为人们提供准 时、安全、舒适等多方面的优质服务。 1.3 城市经济辐射吸引的流动人口规模
随着城市的日益扩张和特大城市的经济辐射作用，城市流动人口 将会大幅度增长，城市客流也会随之增长。 1.4 城市公共交通建设的自身发展需要
Σ 出行生成预测模型：pi = Cpi Xpi i=1
式中：pi 为第 i 个交通小区出行生成量，人次。 Xpi 为第 i 个交通小区的总人口数、成人数、学生数或就业岗位数。 Cpi 为与 Xpi 相应的出行生成系数。
n
Σ 出行吸引量预测模型：Aj = Caj Xaj j=1
式中：Aj 为第 j 个交通小区出行吸引量，人次。
目前，我国大中城市交通基础设施建设普遍滞后于社会经济的发 展水平，不能满足城市居民的出行需求，也就抑制了城市居民的出行 欲望。 随着交通基础设施建设投资的加大和改善，将会逐步释放被抑 制的出行需求，使得社会经济发展与出行需求形成良性的互动循环。
2 客流量预测的思路和方法
在 规 划 路 网 时 ， 先 要 根 据 居 民 出 行 调 查 OD （origin and destination ）分 布 图 及 城 市 道 路 网 等 资 料 初 拟 路 网 规 划 图 ， 然 后 预 测 路 网客流流量以证明路网设计的合理性。由于各城市间的交通调查资料 齐全程度不同，个别城市甚至没有进行过系统的城市交通调查，即使 有一些资料也不规范。 因此，针对不同城市，分别按未进行城市居民出 行调查的城市和已进行城市居民出行调查进行客流量预测。未调查交 通情况时的客流量预测，一般而言，这类城市主要是根据历史统计资 料，采用时间序列趋势外推法进行客流量预测用这种方法预测近期客 流是可行的，但用于预测远期的客流量时 ，预测精度难以保证。 故重点 介绍已调查过交通情况时的客流量预测。