第2章-城市轨道交通客流预测与分析
第2章-城市轨道交通客流预测与分析
中国矿业大学交通运输系
Page 31
2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查 客流调查统计指标 断面客流量
–分时与全日各断面客流量 –分时与全日最大断面客流量 –高峰小时最大断面客流量
中国矿业大学交通运输系
Page 32
2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查 客流调查统计指标 乘坐站数与平均乘距
─在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和方向别的换乘客流量。
─超高峰期是指在高峰小时内存在一个约为15-20min 左右的上下车客流特别集中的时间段。
─车站高峰小时和超高峰期客流量决定了车站设计规 模，是车站设备容量或能力的基本依据。
中国矿业大学交通运输系
Page 11
中国矿业大学交通运输系
─以公共交通为主、个体交通为辅的交通运输政策； ─优先发展公共交通、大力发展轨道交通、控制自行
车与私人汽车的发展。
中国矿业大学交通运输系
Page 23
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 交通网的规模与布局
• 多层次的轨道交通线网、合理的线路布局及走向和 功能完善的换乘枢纽。
• 通过建设交通运输走廊来推动车站周边地区土地开 发利用的TOD（Transit-Oriented Development交通 导向开发）规划模式。
日、一天内的各个小时有规律的变化。 ─空间性：潜在的客流在方向上、线路上、车站间
分布的不均衡。
中国矿业大学交通运输系
Page 13
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 土地利用因素
–1）土地的用途，涉及城市各区域功能的定位。 –2）在用地上建造的建筑类型，涉及用地上进行的社
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。
《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，城市轨道交通作为解决城市交通拥堵问题的有效手段，日益受到重视。
准确的客流预测与分析对于轨道交通运营单位来说具有重大意义，它不仅能够帮助运营单位合理安排运力资源，提高运营效率，还能为决策者提供科学依据，以优化线网规划、运营策略和服务水平。
本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的有效方法。
二、城市轨道交通客流特点城市轨道交通客流具有明显的时空分布特征。
通常，工作日的客流高峰时段集中在早晚通勤时段，而周末和节假日的客流分布则相对均匀。
此外，特殊事件（如大型活动、节假日等）也会对轨道交通客流产生显著影响。
客流还受到天气、季节变化等多种因素的影响。
三、客流预测方法（一）基于历史数据的预测方法基于历史数据的客流预测方法主要依靠历史客流数据，通过建立数学模型进行预测。
常用的方法有时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析通过对历史客流数据进行时间序列建模，预测未来一段时间内的客流量；回归分析则通过分析客流量与影响因素之间的关系，建立回归模型进行预测。
（二）基于大数据的预测方法随着大数据技术的发展，基于大数据的客流预测方法逐渐成为研究热点。
该方法通过收集和分析城市交通大数据、公共交通卡数据、互联网出行数据等多种数据源，运用机器学习、深度学习等算法进行客流预测。
这种方法能够更全面地考虑各种影响因素，提高预测的准确性。
四、客流分析方法（一）基本统计分析法基本统计分析法是对历史客流数据进行统计和分析，包括客流量、换乘量、进出站量等指标的分析。
通过对这些指标的分析，可以了解客流的时空分布特征、客流的变化趋势等。
（二）复杂网络分析法复杂网络分析法是将城市轨道交通网络视为一个复杂的网络系统，通过分析网络中的节点（车站）和边（线路）的连接关系，揭示城市轨道交通网络的拓扑结构和客流分布规律。
这种方法可以帮助运营单位更好地了解线路的运营状况和瓶颈路段。
五、实际应用与优化策略（一）实际应用在实际应用中，运营单位可以根据客流预测结果，合理安排运力资源，提高运营效率。
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在城市交通规划和运营中起着重要的作用。
通过对城市轨道交通客流进行预测与分析，可以有助于优化线路设置、优化运营调度、提高交通效率、减少运营成本，并为决策者提供有针对性的决策依据。
城市轨道交通客流预测可以通过两种主要方法进行：基于历史数据的传统模型方法和基于机器学习的数据驱动方法。
传统模型方法包括模型预测、时间序列分析、回归分析等，这些方法需要依赖大量历史数据和一些先验知识，适用于长期预测和日常运营调度。
数据驱动方法则通过机器学习算法，利用历史数据中的特征进行分析和预测，可以从大量数据中挖掘出潜在的规律和模式，并能够进行短期和中期预测。
这两种方法可以结合使用，以提高预测的准确性和可信度。
在城市轨道交通客流分析中，还需要考虑一些重要的因素，如天气、节假日、活动等。
这些因素会对客流产生一定的影响，因此需要将它们与客流数据进行关联分析，以了解它们之间的关系，并在预测和运营中进行相应的调整。
城市轨道交通客流预测和分析的结果可以直接应用于线路设置和运营调度优化中。
通过预测客流高峰和低谷时段，可以合理安排线路运力和运营计划，以提高运营效率；通过分析站点之间的客流分布，可以优化站点的设置和间距，以提高乘客的便利性和系统的容量。
此外，还可以通过客流预测和分析，为城市交通规划和决策提供指导，有助于合理规划城市交通网络的发展和扩张。
总之，城市轨道交通客流预测与分析对于城市交通规划和运营管理是至关重要的。
通过有效的预测和分析，可以提高交通系统的效率和安全性，并为决策者提供准确的决策依据，以实现城市交通的可持续发展。
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。
城市轨道交通客流预测分析
城市轨道交通客流预测分析需求预测是论证城市轨道交通项目建设必要性和系统规模的重要依据。
与一般的城市交通需求预测工作相比，城市轨道交通系统需求预测具有明显的轨道交通的特点，交通需求的端点效应明显，需要考虑的延伸研究更多，问题也更加复杂。
本节系统分析了城市轨道交通需求预测的主要内容和程序，介绍了一般城市轨道交通系统预测的方法，结合实例研究了城市轨道交通需求预测的具体做法。
在需求预测工作中经常涉及的三个概念是运输需求、运输供给与运输量。
换言之，运输需求是由所在地区社会经济活动决定的，具有原发性。
运输供给是特定地区在长期发展过程中形成的由多种运输方式构成的、具有特定时间与空间特征的、行为复杂的联合体。
运输量可以描述为一种被实现的运输需求。
当运输供给能够充分满足运输需求时，运输量与运输需求相同。
在大多数情况下，运输需求、运输供给与运输量具有不同属性。
需求体现的是被运输方的需要及其特征，供给需要体现运营商的特性。
在资源有限的城市地区，需求往往难以得到完全满足，从而产生了交通需求管理。
一、城市轨道交通客流预测工作的特点客流预测是确定项目涉及的各部分的建设规模、设计合理的运营模式，准确把握预期运营效益的基础，客流预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。
轨道交通客流预测与一般城市交通项目的客流预测相比，具有一系列不同的地方。
深刻理解这些差异是做好客流预测工作的前提。
轨道交通的客流预测的特点主要体现在以下5个方面。
（1）客流预测工作所要求的客流特征内涵多，它们对后续的工程设计与可行性论证具有重要作用。
一些预测工作过于粗糙，对客流特征内涵的分析不足，难以指导相关工作，如行车交路设计和项目运营的经济性研究的开展。
（2）作为一种公交出行方式，轨道交通的最显著特征是准时性，因此，线网的规模对客流成长有着巨大的影响。
换言之，网络规模对某线路的客流可能具有倍增效果，即轨道交通网络所覆盖的区域比其他传统出行方式所意味的吸引范围有显著不同。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Pi+1—第i＋1个断面的客流量（人）； Pi—第i个断面的客流量（人）； P下—在车站下车人数（人）； P上—在车站上车人数（人）。
中国矿业大学交通运输系
Page 8
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 不同客流的概念 最大断面客流量 ─单位时间内，通过轨道交通线路各个断面的 客流量的峰值。 ─上、下行方向的最大断面客流量一般不在同 一个断面上。
第二章 城市轨道交通客流预测与分析
中国矿业大学交通运输系
中国矿业大学
Page 1
课程目标
1、给不同客流的概念下定义。 2、列出影响客流的因素。 3、描述客流的时间分布特征。 4、描述客流的空间分布特征。
中国矿业大学交通运输系
Page 2
主要内容
• 2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 2.1.2 影响客流的因素
─在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和方向别的换乘客流量。
─超高峰期是指在高峰小时内存在一个约为15-20min 左右的上下车客流特别集中的时间段。
─车站高峰小时和超高峰期客流量决定了车站设计规 模，是车站设备容量或能力的基本依据。
中国矿业大学交通运输系
Page 11
Page 6
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 不同客流的概念 断面客流量 ‐在单位时间（通常是一小时或全日）内， 通过轨道交通线路某一地点的客流量称为 断面客流量。 ‐分上行断面客流量和下行断面客流量。
中国矿业大学交通运输系
Page 7
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念
不同客流的概念
票价对客流的吸引最不利。
中国矿业大学交通运输系
Page 18
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 客运服务及替代服务的价格与质量
─轨道交通的客源主要来自中、低收入人群； ─中、低收入人群对票价的变动比较敏感； ─当轨道交通票价支出占收入水平的比例较大时，选
择轨道交通方式出行的客流就会下降。
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 客流与客运需求
─客运需求是位移欲望和购买能力的统一 ─客运需求是潜在的客流 ─客流是实现了的客运需求
中国矿业大学交通运输系
Page 12
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 客流与客运需求特性
─广泛性：是一种广泛性的需求。 ─派生性：是一种非。 ─时间性：按一周内本源性的需求的工作日和双休
Page 5
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 分类 客流的来源
‐基本客流：既有客流加上按正常增长率增加的客流。 ‐转移客流：原来经由常规公交和自行车出行转移到
经由轨道交通出行的这部分客流。 ‐诱增客流：促进沿线土地开发、住宅区形成规模、
商业活动繁荣所诱发的新增客流。
中国矿业大学交通运输系
中国矿业大学交通运输系
Page 16
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 人口规模 ─城市中的出行量与人口规模、出行率存在 密切的关系。 ─不同人群的出行率存在差异。
中国矿业大学交通运输系
Page 17
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 客运服务及替代服务的价格与质量
─票价是影响客流的重要因素； ─票价与收入水平对客流的影响是综合产生作用的； ─票价与收入有四种可能的组合，其中低收入、高
中国矿业大学交通运输系
Page 19
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 客运服务及替代服务的价格与质量 案例
─1996年，北京地铁票价由0.5元调整为2元，当年 客运量减少1.18亿人次，与上年相比下降20.4%， 考虑客流自然增长，实际下降达到26%。
─1999年，类似的情形发生在上海，由于票价调高， 轨道交通1号线的客运量下降了13.4%。
动的强度，如人口、就业、产量等。
中国矿业大学交通运输系
Page 14
2.1.2 影响客流的因素 城市经济水平
一方面能够支持轨道交通的建设费用，另一方面对客 流规模也有直接影响。
中国矿业大学交通运输系Pag 152.1.2 影响客流的因素 轨道交通和自行车、公共汽车等方式的换乘联运
—轨道交通的规模与轨道交通影响合理区域范围的大小 有着直接的联系； —轨道交通的特点决定了轨道网络覆盖区域的有限性； —要扩大影响合理区域范围，必须完善换乘联运。
• 2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查 2.2.2 客流预测
• 2.3 客流分析
2.3.1 客流的时间分布特征 2.3.2 客流的空间分布特征
中国矿业大学交通运输系
Page 3
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 客流 –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。 –乘客在空间上的位移及其数量，位移带有方向 性和具有起讫位置。 –可以是预测客流，也可以是实际客流。
中国矿业大学交通运输系
Page 20
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 客运服务及替代服务的价格与质量
日、一天内的各个小时有规律的变化。 ─空间性：潜在的客流在方向上、线路上、车站间
分布的不均衡。
中国矿业大学交通运输系
Page 13
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素 土地利用因素
–1）土地的用途，涉及城市各区域功能的定位。 –2）在用地上建造的建筑类型，涉及用地上进行的社
会经济活动类型。 –3）土地的利用状况，涉及用地上进行的社会经济活
中国矿业大学交通运输系
Page 4
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 分类 时间分布特征
‐全日客流、全日分时客流和高峰小时客流。 ‐全日分时客流是指全日各小时的客流。
空间分布特征
‐断面客流：通过轨道交通线路各区间的客流。 ‐车站客流：在轨道交通车站上下车和换乘的客流。
中国矿业大学交通运输系
中国矿业大学交通运输系
Page 9
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 不同客流的概念 高峰小时最大断面客流量 ─以小时为时间单位计算断面客流量的峰值。 ─一般出现在早晨和傍晚，称为早高峰小时和 晚高峰小时。 ─是决策的基本依据。
中国矿业大学交通运输系
Page 10
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念 不同客流的概念 车站客流量