北京地铁5号线运营对轨道交通客流预测的启示

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《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文

《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文

《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速,城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分,其客流预测与分析显得尤为重要。

准确预测轨道交通客流量,不仅有助于城市交通规划的制定,还能为城市交通运营管理提供科学依据。

本文将详细介绍城市轨道交通客流预测与分析的方法,以期为相关领域的研究与实践提供参考。

二、城市轨道交通客流预测方法1. 历史数据法历史数据法是利用历史客流数据,通过统计分析方法,建立客流预测模型。

该方法主要包括时间序列分析、回归分析和灰色预测等方法。

时间序列分析通过分析历史客流数据的时序变化规律,预测未来客流量;回归分析则通过分析影响客流量的因素,建立回归模型,预测未来客流量;灰色预测则是一种基于灰色系统的预测方法,适用于数据量少、不确定性大的情况。

2. 智能算法法随着人工智能技术的发展,智能算法在城市轨道交通客流预测中得到了广泛应用。

其中,神经网络、支持向量机、深度学习等算法在客流预测中表现出较好的效果。

这些算法可以通过学习历史客流数据,自动提取数据中的特征,建立预测模型,实现客流量的准确预测。

三、城市轨道交通客流分析方法1. 客流特征分析客流特征分析是对轨道交通客流的时空分布、客流组成、客流波动等进行深入分析。

通过分析不同时间段、不同区段的客流特征,可以了解城市轨道交通的运营状况,为运营管理和线路规划提供依据。

2. 客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析城市人口、经济、就业、土地利用等与客流的关系,揭示城市轨道交通客流的内在规律。

通过分析城市发展对轨道交通客流的影响,可以为城市规划和交通规划提供参考。

四、实例分析以某大城市轨道交通为例,采用历史数据法和智能算法法进行客流预测。

首先,收集该城市轨道交通的历史客流数据,包括日客流量、时段分布、节假日客流量等。

然后,利用时间序列分析、回归分析和神经网络等方法建立预测模型,对未来一段时间内的客流量进行预测。

同时,结合客流特征分析和客流与城市发展关系分析,了解该城市轨道交通的运营状况和未来发展趋势。

《都市快轨交通》2008年总目次

《都市快轨交通》2008年总目次
奥 运地铁 启示 及奥运 后地 铁发 展
— —
在第 四届 中国交通高层论坛上的讲话 … … 施仲 衡 ( —1 6 ) 第 四届 中国交通高层论坛会议综述
… … … … … … … … … … … … … …
骆 汉宾
聂规 划 王长 忠
王长裕 ( 2 3— 0)
基 于奥运 交通经 验 的奥运后 交通 发展
日本地下空间的利 用对我 国地铁建设 的启示 …… 曲淑玲 ( 一l ) 5 3 罗 霞( 1 ) 4— 2
俞加 康 ( 1 ) 4— 0
哩长度蝴 寸 论


地 铁路 网 中的线路最 佳 长度 ……… … …… 李 太惠 编译 ( 4—1 ) 5
降低 城市 轨道交 通征 地拆 迁成本 的探讨
… … … … … … … … … … …
昌( —7 2 )
地理信 息系统在城市轨道交通 中的应用前景 … … 黄 勇超( 3 ) 6— 1
城 市轨 道交通 工程 造价 的全过 程控 制 …… …… 油新华 ( 1 ) 2— 0
张 成 陈向科 李 志( 1) 2— 5
城 市轨道 交通 客流补偿 及 引导措 施研 究
… … … … … … … … … … …
直线 电机 轨道 交通 系统 能耗分 析 …… 李鲲 鹏 张振 生 ( 1—3 ) 1 放 韩 宇 ( —1 ) 2 9
… … … … … … … … … … … … … … …
王子甲 华

峰( 5一l ) 7
关 于城市轨 道交 通与 城市规 划一 体化 香港地 铁 的可持续 发展 探索
・… … … … … … … … … … ・ ・

2024年北京地铁市场调查报告

2024年北京地铁市场调查报告

2024年北京地铁市场调查报告1. 简介本报告旨在对北京地铁市场进行调查和分析,探讨市场规模、用户特征、乘客体验以及竞争格局等相关内容。

2. 市场规模北京地铁是中国最大的城市轨道交通系统,拥有近20条线路和400多个车站。

根据相关数据统计,截至2020年,北京地铁平均每天客流量超过1000万人次,年客运量接近40亿人次。

3. 用户特征在对北京地铁用户进行问卷调查的基础上,我们总结了以下用户特征:•年龄结构:北京地铁的用户中,年龄主要分布在20到40岁之间,占比超过60%。

而老年人和儿童的使用率相对较低。

•职业分布:白领和学生群体是北京地铁的主要用户,占比分别为35%和30%。

此外,还有一部分用户是商务出行人士。

•收入水平:大多数地铁用户的月收入在5000到10000元之间,约占50%。

而高收入群体(月收入超过15000元)和低收入群体(月收入低于3000元)的使用比例相对较低。

4. 乘客体验通过对乘客的调查,我们得出了以下关于乘客体验的结论:•乘客满意度:大多数乘客对北京地铁的满意度较高,满意度指数在80%以上。

他们认为地铁网络覆盖范围广、运行时间长且准点。

•乘客痛点:尽管大多数乘客对地铁服务满意,但也存在一些问题。

其中包括高峰小时拥挤、车厢内温度过低或过高、车站设施不完善等问题。

5. 竞争格局北京地铁市场存在一定的竞争格局,主要竞争对手包括巴士、出租车以及共享单车等。

•巴士:尽管地铁线路较多,但仍有一部分市民选择巴士作为出行方式。

巴士具有灵活性和覆盖面广的特点。

•出租车:部分市民对出租车的便捷性和舒适性更加偏好,尤其是部分高端用户或有特殊需求的乘客。

•共享单车:近年来,共享单车快速发展,在一些短程出行场景中取得了一定的市场份额。

6. 市场发展前景北京地铁市场仍然具有较大的发展潜力。

随着城市人口的增加和交通需求的增长,地铁的客流量有望进一步增加。

此外,随着科技的发展和智能化设备的应用,地铁的乘客体验和服务质量有望得到进一步提升。

北京市委常委会召开会议研究城市轨道交通建设战略等实施工作

北京市委常委会召开会议研究城市轨道交通建设战略等实施工作
M er i e 5 h d b e o d c n  ̄ n a d b o g t a o t to L a e n i g o o d i n n n n ru h b u
温装 置” Z 3 4 6 0 7) “ 模 位 混 凝 土 制 品蒸 ( L0 2 0 2 . 、 单 养 罩 ”( L0 20 1 . 、 双 刚 度 轨 道 隔 振 器 ” Z 34 6 9 3) “
四站 、 平庄 车辆 段工 程均被 评 为“ 0 7年 度 北京 市 太 20 政基 础设施结构长城杯金质奖工程” ; 6 .清河小半径 曲线斜拉桥 关键技 术研 究获 “ 北京 公路 学会科 学技术一等奖” 。
获专利情况 : 1 .国家 发 明专 利— — “ 型地 铁 通 风 空 调 多 功 能 新
in v t n e vr n n r n l n o ai ; o n io me tfi dy e
北 京市 委 常委 会 召开 会 议 研 究城 市轨 道 交通 建 设 战略 等 实 施 工 作
北 京 市委 常委 会 于 5月 2 日召 开 会 议 , 6 听取 了关 于编 提 高服 务 水 平 ” 指 导 思 想给 予 肯 定 。 会 议 指 出, 道 交 通 的 轨 规 划 对城 市发 展 影 响 重 大 , 人 民群 众 生 活 关 系密切 , 本 与 要
M e r ne 5 t o Li
Zh n i n Zh n e Li n a gJj g i a gL i u Mi g ( e igUra n ier gD s n a dR sac B in b nE gn ei ei n ee rh j n g Isi t C . t. e ig1 0 3 n tue o,Ld,B in 0 0 7) t j

北京地铁5号线运营对轨道交通客流预测的启示

北京地铁5号线运营对轨道交通客流预测的启示
2006 2005 2005 2007 2005 2005 2007 2008 2003 2006
预测客
流 /万乘 次 /日
误差 /%
94
16. 10
52
6. 10
115 338. 90
35 536. 40 37. 3 210. 80
27 440. 00
76. 7 82. 60
47. 4 163. 30
( 3) 对地面公共汽车的 设定过于理 想化。表现 为 实际运营后, 地面公交实际和轨 道交通相 互竞争, 与 预 测时相互补充的定位不一致。这 种问题也可 以归结 为 在设定轨道交通和地面交通的 相互关系参 数时出现 了 偏差。
( 4) 实际运营达不到预 测时的设定 间隔。这种 问 题归结为预测中运营参数设定出现了偏差。
47. 6 107. 00
12. 7 370. 40
预测 年份
2004 1998 1998 2000 1999 1996 1990 1999 1998 2001
对于城市轨道 交通从 无到 有的城 市或 区域 ( 如郊 区 ) , 城市轨道 交通客 流预 测的精 确度 相对 较差, 上海 第 1条郊区 线路 ) ) ) 5号线的实 际客流 只有预测 客流 的 1 / 7, 北京八通线的实际客流则不到预 测客流的 1 /5, 南京地铁 1号 线、深 圳地 铁一 期工 程的 实际 客流 也不 到预测客流的一半。
在客流预测时, 可以从需求进 行预测, 但 是由于 价 格对客流的影响 大小 难以 确定, 难以 对票 价的 影响 进 行正确定位, 也 很难对 客流 量的 竞争 性和 敏感 性进 行 数量级的准确分 析, 这 需要 长年 在运 营中 不断 积累 和 探索经验。香港 地铁 票价 的绝 对值 高于 内地 城市, 但 其相对值 (占居民收 入水平 的比 例 ) 低 于内地 城市, 因 此地铁对客流的吸引力强。墨西 哥城的地铁 采用了 低 廉的票价, 因此客流强度很高。

2024年北京轨道交通市场分析报告

2024年北京轨道交通市场分析报告

2024年北京轨道交通市场分析报告引言本报告分析了北京轨道交通市场的现状和潜力。

北京市是中国人口最多的城市之一,轨道交通作为城市交通的重要组成部分,在出行方式方面发挥着重要作用。

本报告通过收集和分析相关数据,评估了北京轨道交通市场的竞争情况、可持续发展的机遇和挑战。

1. 市场规模首先,我们来研究北京轨道交通市场的规模。

根据最新数据,北京市目前有17条轨道交通线路,总里程超过600公里,服务的乘客数量巨大。

根据统计,北京轨道交通每天的客流量超过200万人次。

而且,随着城市的不断扩大和人口的增加,轨道交通市场的规模还在不断扩大,具有良好的增长潜力。

2. 竞争态势在轨道交通市场中存在着多家竞争对手。

北京市轨道交通集团是该市的主要运营商,但也可以看到一些其他公司进入市场提供类似的服务。

竞争的加剧可能会对市场份额和利润率造成一定的压力。

然而,北京市轨道交通集团在技术实力、品牌知名度和服务质量方面具有较大优势,能够保持市场的领先地位。

3. 市场机遇随着人们对出行方式的要求不断提高,轨道交通在北京市的市场前景广阔。

首先,城市的扩张给了轨道交通建设的机会,未来还会有更多的轨道交通线路开通。

其次,政府对环保交通方式的支持也给轨道交通市场带来了机遇。

轨道交通不仅能够减少城市的交通拥堵,还可以减少尾气排放。

因此,轨道交通在未来还将继续得到政府的大力支持。

4. 持续发展挑战尽管北京轨道交通市场有很多机遇,但也存在一些挑战。

首先,轨道交通的建设成本巨大,需要投入大量的资金和资源。

其次,轨道交通的维护和运营也需要长期投入。

此外,随着城市发展,轨道交通运营中可能会面临一些运营安全、管理效率等方面的挑战。

结论综上所述,北京轨道交通市场规模巨大,竞争激烈,但也具有发展潜力和机遇。

未来,随着城市不断发展和人们对出行方式的需求变化,轨道交通市场将继续保持良好的发展态势。

政府、运营商和供应商应密切关注市场走势,加大投入力度,提高服务质量,应对挑战,共同推动北京轨道交通市场的可持续发展。

客流预测在城市轨道交通中的应用研究

客流预测在城市轨道交通中的应用研究

客流预测在城市轨道交通中的应用研究一、背景介绍城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分,其在人们出行方面发挥着重要的作用。

然而,在高峰时段,轨道交通往往会面临人流量骤增、车站拥堵、列车停运等问题,给出行带来很大的不便。

因此,客流预测成为解决这些问题的重要手段之一。

二、客流预测的意义既然客流预测在城市轨道交通中显得尤为重要,那么,客流预测的意义是什么呢?首先,客流预测可以帮助轨道交通公司更好地统筹车辆和人员资源,降低运营成本。

其次,客流预测有利于减少车站拥堵和列车停运等现象,提高轨道交通服务的质量和效率。

最后,客流预测可帮助轨道交通公司和政府决策者评估人口流动和城市发展趋势,有助于合理规划轨道交通线路和站点。

三、客流预测的方法客流预测可以采用不同的方法,例如基于时间序列分析的方法、基于神经网络的方法、基于模型融合的方法和基于机器学习的方法等。

其中,时间序列分析方法主要适用于历史数据较为完整的场景,其原理是通过对历史数据进行分析和建模,预测未来客流量;神经网络方法是通过构建模拟人类大脑工作方式的神经网络,从多个因素中寻找不同的特征,来预测未来客流量;模型融合方法则是将不同的预测模型进行组合,得到更为准确和可靠的预测结果;机器学习方法则是利用现代机器学习算法从历史数据中自动学习和推断规律,并建立预测模型。

四、客流预测的挑战客流预测面临的挑战有哪些呢?首先,客流预测需要考虑多种因素,如天气、节假日和人口变动等,这些因素的变化会对预测结果产生影响;其次,客流预测需要建立可靠的数据采集和处理系统,确保原始数据的质量和可用性;最后,客流预测需要建立准确的模型,并不断优化和更新,以适应随时变化的客流量和环境变化。

五、客流预测在实际应用中的案例客流预测在实际应用中已经取得了不少成果,下面列举一些典型案例。

北京地铁:通过融合ARIMA、SVM、BP神经网络等多种方法,建立了一套复合预测模型,能够准确预测未来不同时间段和地点的客流量,从而实现了地铁站点的精准管理和运营。

城市轨道交通客流预测与分析

城市轨道交通客流预测与分析

城市轨道交通客流预测与分析引言随着城市化进程的不断加速,城市人口的持续增长导致了城市交通拥堵问题的日益严重。

在这一背景下,城市轨道交通系统作为一种高效、快速、环保的交通工具,受到了越来越多城市的重视和投资。

然而,在现代化城市轨道交通系统中,面临着如何合理规划车站位置、如何预测并优化客流管理等问题。

因此,城市轨道交通客流预测与分析显得尤为重要。

本文将介绍城市轨道交通客流预测与分析的技术方法和应用。

首先,我们将介绍城市轨道交通客流预测的意义和目标。

然后,我们将介绍一些常用的客流预测模型,包括时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。

接着,我们将讨论城市轨道交通客流分析的方法和技术。

最后,我们将通过实例分析展示这些技术方法的应用。

城市轨道交通客流预测的意义和目标城市轨道交通客流预测是指根据历史数据和相关特征,利用数学、统计和机器学习等方法,对未来一段时间内的客流量进行预测。

它的意义在于帮助城市轨道交通系统能够更好地进行规划和管理,提高客流运营的效率和质量。

其主要目标包括:1.提高车站和线路的规划能力:通过客流预测,可以帮助决策者更准确地评估不同车站和线路的需求,从而优化设计和规划方案。

2.优化列车运行计划:通过客流预测,可以合理安排列车的运行频率和时刻表,提高整个轨道交通网络的运行效率。

3.优化客流管理和调度:通过客流预测,可以根据实际需求进行客流调度,提供更好的服务和满足乘客的出行需求。

4.提高安全和应急管理能力:通过客流预测,可以更好地评估不同情况下的安全和应急管理需求,为应急决策提供依据。

常用的客流预测模型时间序列模型时间序列模型是一种常用的客流预测模型,它基于历史数据中的时间序列关系,利用统计和计量方法进行预测。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和VAR模型等。

ARIMA模型(自回归移动平均模型)是一种广泛应用于时序数据预测的模型。

它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性,通过拟合历史数据来预测未来的客流量。

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( 2) 对地面交通发展估计不充分。 表现为地 面道
14 URBAN RAP I D RA I L TRAN SIT
北京地铁 5号线运营对轨道交通客流预测的启示
路交通和机动 车的发 展速 度往 往超 过预 测时 的估 计, 这种问题归结为在设定轨道交 通和地面交 通的相互 关 系参数时出现了偏差。
3 造成客流预测误差的原因
通过对客流预 测的 年限 和不同 种类 的客 流分 析, 可以发现形成客流预测误差的主要原因如下。 3. 1 客流预测的基础条件发生改变
这主要表现在 3个方面: 城 市土地 利用规划、交通 政策以及轨道交通建设时序的安排。 3. 1. 1 城市土地利用规划的变化
轨道交通客流预测的主要依据是人 口和就业 岗位 的布局, 直接相关的 是轨 道交 通车 站周 边的 用地 开发 变化。由于交 通与 土地 利用 之间 的互 动, 轨 道交 通的 建成使用使得城市 用地 空间 布局、用地 规划 发生 了重 大改变, 如上海 地铁 1 号 线的 建成 使城 市中 心区 往西 南方向拓展, 形成一个很 大的人口 导入区。与此 相反, 上海轨道交通 5号 线沿 线相 对空 旷的 用地 格局, 导致 了这条线路通车后运营效益十分低下。
图 3 2010年北京 市规划轨道交通线网
2、13、八通 4 条 线路 外, 建 成运 营的 第 1 条线 路, 使 得 客流过于集中, 对全 线客 运量 以及 换乘 站的 换乘 量都 将产生影响 (见图 4) 。
图 4 2007年北京市建成轨道交通线网
根据吸引 范 围 分析 , 预 测 在 2010 年新 建 成 地 铁 4、10 号线会 对东 单 站的 换 乘量 有 所分 担, 10 号 线 的 换乘站会 分担 部分 从 5号 线北 段 与国 贸 站之 间 的 换 乘客流, 5号 线南部可 以利用 10 号 线直 达; 同 理, 4 号 线的开通, 则 会 缩小 宋 家庄 站 南 部客 流 的 吸 引范 围。 将会 使 换 乘 客 流的 分 布 更 加 合 理, 降 低核 心 区 的 换 乘量。 3. 2 对客流分布规律估计不足
在客流预测时, 可以从需求进 行预测, 但 是由于 价 格对客流的影响 大小 难以 确定, 难以 对票 价的 影响 进 行正确定位, 也 很难对 客流 量的 竞争 性和 敏感 性进 行 数量级的准确分 析, 这 需要 长年 在运 营中 不断 积累 和 探索经验。香港 地铁 票价 的绝 对值 高于 内地 城市, 但 其相对值 (占居民收 入水平 的比 例 ) 低 于内地 城市, 因 此地铁对客流的吸引力强。墨西 哥城的地铁 采用了 低 廉的票价, 因此客流强度很高。
公共交通价格对客流的影响 体现在一次 出行的 总 成本上。实施换乘优惠的城市, 出 行总成 本低; 不实 施 换乘优惠的城市, 出行 总成 本高。 2007 年 10 月, 北 京 地铁票价调 整为 全程 2元, 全 网一 票制。 较低 的票 价 转移了更多常规 公交 方式 的客 流, 带 来地 铁客 运量 的 增长, 尤其是换乘不收费, 更刺激了换乘量的增长。 3. 1. 3 线网建设时序
2006 2005 2005 2007 2005 2005 2007 2008 2003 2006
预测客
流 /万乘 次 /日
误差 /%
94
16. 10
52
6. 10
115 338. 90
35 536. 40 37. 3 210. 80
27 440. 00
76. 7 82. 60
47. 4 163. 30
截止到 2007 年 11月, 5号线的运营 客流已经达 到 了 42万乘 次 /日, 换 乘量 更是 高 达 18 万 乘次 /日。 地 铁 5号线工程 可行 性研 究的 客流 预测 报告 是 2001 年 编制完成的, 并于 2005年 进行了北 京地铁 5 号线运 营 的客流预测。表 2 为 5号线 工可预 测与实际 运营的 数 据对比; 图 1为 2001年 预测的 设计初 期 2010 年客 流、 2005年预测的运 营初 期 2010 年 客 流和 2007 年 11 月 调查的各车站 进站 量对比; 图 2为其 他线 路换 进 5号 线的换乘量对比。
轨道交通是 一个 相对 完整 的系 统, 由 于其 本身 特 点的影响, 其他 交通方 式换 乘轨 道交 通的 方便 性受 到 很大的限制, 因此, 其客流规模取 决于直接吸 引范围 的 大小。轨道交通的建设时序和建 设规模影响 了轨道 交 通网络的覆盖人群。在 2 次对 5号 线的初期 客运量 预 测中, 轨道交通线网基础为 2010年 轨道交通 规划线 网 (见图 3), 即北京市 共建成运营地铁 1、2、4、5、13、9、八 通、10号线一 期、8 号 线奥运 支线、机场 线 共 9条 轨 道 交通线路。但是 现状 5 号线是 除了 2007年 既有 的 1、
价格是决定公 共交 通客 流、尤其 是近 期客 流的 重 要因素, 公共交通价格的高 低将影响人 们的出行 选择,
UR BAN RA P ID RA I L TRANS IT 15
都市快轨交通 第 21卷 第 6期 2008年 12月
公共交通价格对客流的影响体 现在价格占 收入水平 的 比例。票价的竞 争性 和敏 感性 对客 流量 有波 动效 应, 乘客的消费观念和对票价的承 受能力是难 以控制的 活 动因素。尤其在 市场 经济 条件 下, 城 市交 通中 各种 交 通形式的存 在, 必 定会 与轨道 交通 形成 竞争 局面。 对 于乘客来说, 需 要在 时间、票价、舒适 性之 间进 行权 衡 和选择。票价定 位在 哪个 收入 阶层, 与运 营的 经营 政 策密切相关。
表 2 5号线工可预测与实际运营对比
年限
全日客运量 /万人次 最大断面流量 /(万人 /h )
初期 近期 远期 开通初期
2006年 2016年 2031年 2007 年
49. 48 62. 06 84. 25
42
1. 98 2. 52 4. 02 2. 11
图 1 车站进站量比较
由表 2、图 1、图 2可以得到以下结论。 ( 1 ) 地铁 5号线目前由地面的 进站客流 还没有 达 到预测初期规模, 但是 通过 其它 线路 换乘 的客 流却 远
1 我国客流预, 我国几 乎所 有城 市的 轨道 交通 客运 量预 测
值与实际运行情况均存在很大差异, 见表 1。大部分 线 路的预 测客流 比实际客 流大, 误 差在 100% 以上, 有 的 则超过 300% 。如上海轨道交通 5 号线 2005 年规划 预 测值为 35万乘次 /日, 实际值至 2006年上半年仅为 5. 5 万乘 次 /日。天 津 津 滨快 速 轨 道 预 测 2006 年 客 流 为 12. 7万乘次 /日, 而实际仅 2. 7万乘次 /日。
从预测效果来看, 已有轨道交 通线路 运营的城 市, 由于对现有城市轨道交通客流特征 有 较 好 的 把 握, 因 此客流预测偏 差相 对较小, 如上 海的 1号 线和 2号 线 在后来的预测中其预测结果与实际偏差均不大。
收稿日期: 2008 06 02 修回日期: 2008 08 27 作者简介: 安栓庄, 男, 工程师, 从事 城市轨 道交通 规划设 计与咨 询
客流预测结果的偏差会直接影响 工程设 计。如何 提高预测精度, 有效地为工 程设计服务, 成为城市 轨道 交通客流预测工作急需解决的问题。
1. 2 客流预测存在的问题 目前, 轨道交通的客流预测存在如下几个问题。 ( 1) 对远期规划用地把握缺乏弹 性。表现为 实际
运营后, 轨道站点周 边的 用地 性质 和容 积率 往往 与预 测时的用地资料产生偏差。规划在后期 的实施中 被改 变, 导致在用地 交通理论应用中出现了偏差。
客流预测是一个定量计算和定性分 析相结合 的过 程, 由于交通调查数据不完 备, 造成对客 流培育期 和出 行习惯的认识不足, 直接影 响了预测的 结果, 主要 表现 在高峰小时系数的 取值、双向 不均 衡系 数的 取值 和换 乘量的预测。 3. 2. 1 高峰小时系数和方向不均衡系数
( 5) 其他一些人为因素等。
2 北京地铁 5号线客流分析
北京地铁 5号线是北京市地铁 线网规划 中城区 东 侧贯通南北的一条骨干线路, 南 起宋家庄 站, 北至太 平 庄北站, 沿途共设 23 座车站。地 铁 5 号线的 建成将 对 转移北京城区人口、缓解城区交 通压力起 到积极作 用, 将成为服务奥运会的主要客运干线。
图 2 换乘站换乘量比较
远超出了预测值。 ( 2 ) 对照 3种客流预测 的站点进 站量, 可以 看出,
预测工可客流规律在核心区和北部区域 的几个车 站与 调查客流差距较大, 预测 运营 客流 规律 仅在 刘家 窑和 换乘站的客流有所差距。
( 3) 地铁 5号 线刚 开通 时, 实 际全 日客运 量是 工 可初期的 81% , 而实际最 大断 面流量 已超过 工可 初期 的 7% 。高峰小时断面流量实际值较预测值偏大, 造成 高峰时段运力紧张。
47. 6 107. 00
12. 7 370. 40
预测 年份
2004 1998 1998 2000 1999 1996 1990 1999 1998 2001
对于城市轨道 交通从 无到 有的城 市或 区域 ( 如郊 区 ) , 城市轨道 交通客 流预 测的精 确度 相对 较差, 上海 第 1条郊区 线路 5号线的实 际客流 只有预测 客流 的 1 / 7, 北京八通线的实际客流则不到预 测客流的 1 /5, 南京地铁 1号 线、深 圳地 铁一 期工 程的 实际 客流 也不 到预测客流的一半。
( 3) 对地面公共汽车的 设定过于理 想化。表现 为 实际运营后, 地面公交实际和轨 道交通相 互竞争, 与 预 测时相互补充的定位不一致。这 种问题也可 以归结 为 在设定轨道交通和地面交通的 相互关系参 数时出现 了 偏差。
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