考虑列车容量的轨道交通客流分配模型

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城市轨道交通客流预测方法

图5西安地铁3号线线位
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。

铁路客流预测模型及算法研究

铁路客流预测模型及算法研究一、前言在铁路客运高峰期，客流量高峰往往给铁路运输部门带来很大的压力。

因此，针对客运高峰期的客流量预测成为许多铁路局面临的共同问题。

本文将对铁路客流预测模型及算法进行研究。

二、客流预测模型1. 常用模型目前，在客流预测方面，主要采用了传统的时间序列分析和机器学习等方法。

时间序列分析是指预测模型以一个事件历史的时间序列为基础，通过观察历史事件中该事件的变化情况，来推断未来的变化趋势和水平的一种方法。

时间序列分析的方法通常包括分析趋势、季节性和周期性等因素，以得出未来的变化规律。

机器学习方法包括了各种复杂的统计模型和算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。

这些模型和算法可以快速解决非线性问题，不仅有效提高了预测精度，而且对数据中的信息进行了更好的提取。

2. 模型的应用时间序列分析可基于过去的载客数据来预测接下来的某段时间内的载客量，而机器学习方法则可将更多的因素考虑在内。

由于预测结果具有时效性，因此针对预测应用场景的不同，适当调整预测模型和算法可以有效提高预测精度。

在日常预测中，机器学习算法的调整是与信息在处理中建立起点进行的。

为了使用监督学习算法预测铁路客流量，需要先提取多种数据特征，如时间和温度等。

监督学习算法需要通过训练来识别和预测与其他特征相关的客流量。

在实际应用过程中，更常用的是机器学习算法，比如支持向量机、决策树、神经网络和随机森林等。

三、算法研究1. 传统算法传统的时间序列分析方法，如指数平滑和ARIMA模型，在铁路客流预测中有着广泛的应用。

其中，指数平滑法是一种基于权重平滑的时间序列预测方法。

该方法会根据历史数据的数据点计算出加权平均值，从而预测未来的趋势。

ARIMA模型通常用于表征自回归模型的时间序列。

2. 机器学习算法与传统的算法相比，机器学习算法在铁路客流预测中的应用更加广泛。

机器学习算法的优点在于它们能够自动处理特征选择和非线性问题，从而可以更好地利用庞大的数据集设计出更精确的预测模型。

轨道交通换乘空间通行效率及人流分布分析

轨道交通换乘空间通行效率及人流分布分析随着城市化进程的不断加速，城市发展方向也愈加注重公共交通，尤其是轨道交通的建设，而经过多年来的发展，轨道交通线路变得越来越复杂，相应的，换乘的空间也愈发重要。

轨道交通的通行效率和人流分布所涉及的因素较多，下面将针对这些方面进行分析。

一、轨道交通换乘空间的建设1.1 换乘空间的大小轨道交通的换乘空间设计一方面要考虑人流量，另一方面要考虑多条线路的交叉与运行，因此，换乘空间的大小直接影响到换乘的通行效率。

一些地铁换乘点因为人流量过大，时常出现人满为患的现象，不仅拥挤到丧失乘客的基本体面，还可能影响轨道交通正常运行。

因此，设计合理的换乘空间是至关重要的。

1.2 换乘通道的优化通道的优化是轨道交通换乘空间设计的关键。

自行携带行李或儿童的乘客需要合理的通行空间（包括楼梯，电梯和扶手电梯等），而行人之间的交流区也需要留足空间。

另外，疏导人群顺畅换乘还需要优化通道的朝向等细节问题。

遗憾的是，目前主流的地铁换乘的设计并不够人性化，例如地铁15号线与10号线的换乘处在北京地铁接驳站，因为换乘面积过小，导致交通堵塞，人满为患这一现象时有发生。

在设计换乘空间时，必须将乘客感受及交通流量需要一并考虑，以在保证通行畅顺的同时兼顾整体布局和设计美观度。

二、轨道交通换乘的通行效率2.1 设计合理的地铁换乘线路设计合理的地铁换乘线路可以充分利用换乘空间，缩短乘客的等待时间和换乘时间。

合理的线路使换乘的距离减少，时间也更短。

因此，对于轨道交通系统而言，合理规划地铁线路，提高地铁线路枢纽的效率，将有助于顺畅地运营系统和缓解交通拥堵。

2.2 牵涉到的广场设计换乘空间的广场设计也是提高通行效率的重要一环。

要在广场周边的设计上大力发挥地图与模拟技术的作用，在设计广场时综合考虑各种因素，包括周边环境、乘客数量、分布情况等等。

选择合适的广场设计方案可以让换乘过程缩短，使轨道交通系统变得更加高效。

三、轨道交通换乘的人流分布3.1 矩阵分析法轨道交通的人流分布分析通常采用矩阵分析法，该方法可以基于乘客流量、车站和换乘点间的距离，以及乘客流方向等因素，分析各个线路、站点、换乘点的流量，定量分析不同线路下的交叉点效应，从而得出相应的分析结论。

城市轨道交通车站客流分布的仿真模型研究

世界孰道交通论坛２００５ｗｏＲＬＤＲＡＩＬＷＡＹ规律，从而为优化车站设施布局和车站客运组织，提高轨道交通运营安全和可靠性提供参考依据。

２车站空间布局模型研究２．１车站空间结构分析与建模城市轨道交通车站一般根据功能分成多个层面，如进出口、站厅层和站台层等。

在每个层面上，再根据功能划分成多个区域，如免费区、付费区和候车区等。

每个区域当中和区域之间设置配有一定功能的设施设备。

相近的同类设备组成一个设备群。

车站的空间结构层次如图１所示。

进出口层站斤层站台层图１车站的空间结构层次根据上述车站空间结构的分析，可按下述方法建立分层网格化空间模型。

（１）分层：将车站空间按照功能划分成不同的层，即进出口、站厅层、站台层等。

在层上再划分区域和布置设施。

（２）网格化：将层面网格化，分成面积大小相等的正方形单元。

每个网格存储空间坐标，所属区域，所属设备和被行人占用的情况。

网格化的平面中，设施的空间占用被离散化，同一个设施占据多个网格。

空间的网格化描述如图２所示。

图２车站空间的髑格化描述２．２车站客运设施特性分类分析与建模车站的客运设施具有两个方面属性：空间属性和服务属性。

其中，空间属性包含设施的空间位置，空间占用以及所属的层面、区域和设备群。

设施的服务属性包含如服务时间、通过速度、排队特性和设施连接关系等。

根据客运设施的功能，车站的客运设施可以分为３大类：功能性设施、连接性设施和辅助性设１４０蚕轨道交通信息技术与运营效率ＲａｉｌｗａｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＯｐｅｒａｔｉｏｎＦ＊ｆｉｅｉｅｒｅｙ施。

功能性设施实现车站客运业务的主要环节，如售票、检票、候车设备、行车设备等。

连接性设施连接各功能性设施，实现过渡，如楼梯、自动扶梯、进出口等。

辅助性设施协助完成客运业务，如导向装置、多媒体显示、座椅、隔离护栏、墙壁等。

根据服务方式，车站客运设施可以分为：通过型设施和等候型设施。

通过型设施的服务方式是使乘客在设施中通过，如进出口、楼梯、自动扶梯、进出口检票闸机。

数学建模城市轨道交通列车时刻表优化问题

数学建模城市轨道交通列车时刻表优化问题数学建模城市轨道交通列车时刻表优化问题问题描述该问题探讨的是如何优化城市轨道交通列车的时刻表安排，以提高运输效率和乘客满意度。

相关问题1.列车间隔时间问题：如何确定列车之间的最佳间隔时间，以保证乘客能够顺利上下车，同时减少列车之间的空闲时间？2.路线选择问题：在多条轨道交通线路之间，如何选择最优的线路和站点设置，以最大程度地满足乘客的出行需求？3.列车调度问题：如何合理安排列车的开行时间和顺序，使得列车能够尽可能平均地分布在高峰和非高峰时段，从而避免交通拥堵和拥挤？4.车辆容量配比问题：如何根据不同线路的客流量和乘客出行的时间分布，合理安排不同车辆的座位和站立人数，以提高列车运输效率和乘客的舒适度？5.列车时刻表调整问题：如何根据实际运输情况和乘客反馈，对列车时刻表进行动态调整，以提高运输效率和满足乘客的出行需求？6.乘客流量预测问题：如何准确预测不同线路和站点的乘客流量，以便合理安排列车的运行计划和车辆配比？7.乘客换乘优化问题：在多条轨道交通线路的交叉站点上，如何设计合理的换乘方案，以减少乘客在换乘过程中的时间和体力消耗？8.车站人流控制问题：如何通过优化车站出入口、候车室和过道的布局，以及合理指导乘客的行为，减少车站的拥挤程度和乘客的等待时间？解决方法1.列车间隔时间问题可以采用数学模型来计算最佳的列车间隔时间，考虑乘客上下车的时间和需求，以及列车运行的速度和停车时间。

2.路线选择问题可以通过分析乘客的出行数据和交通网络结构，使用图论算法和最优化方法来确定最优的线路和站点设置方案。

3.列车调度问题可以采用动态规划算法和模拟仿真技术，根据列车的运行速度、乘客流量和出行需求等因素，优化列车的开行时间和顺序。

4.车辆容量配比问题可以通过乘客流量预测和列车座位的布局设计，确定不同线路和不同时段的车辆配比方案，以满足乘客的乘坐需求。

5.列车时刻表调整问题可以采用数据分析和机器学习方法，根据实际运输情况和乘客反馈，调整列车时刻表，以提高运输效率和乘客满意度。

客流分配正态分布概率分配模型

客流分配正态分布概率分配模型一、概述客流分配是城市规划和交通规划中的重要内容之一，其合理分配能有效提高交通运输系统的效益，减少交通拥堵和资源浪费。

在客流分配中，正态分布概率分配模型是一种常用的分配模型，通过对客流量的统计分析，可以得到符合正态分布的概率分配模型，进而指导交通规划实践和决策。

二、正态分布概率分配模型的基本原理1. 正态分布概率分配模型的定义正态分布是统计学中的一种重要的概率分布模型，其特点是以平均值为中心，两侧对称，呈钟型曲线。

正态分布概率分配模型是基于正态分布理论的客流分配模型，通过统计数据和概率分布分析，可以得到交通流量在各个位置或时间段的分布概率。

2. 正态分布概率分配模型的建立步骤（1）数据收集：首先需要收集交通流量的相关数据，包括不同位置或时间段的客流量数据。

（2）数据处理：对收集到的客流量数据进行处理和整理，包括数据清洗、去除异常值等。

（3）统计分析：利用统计学方法对客流量数据进行分析，得到客流量的概率分布情况。

（4）建立模型：根据统计分析的结果，建立符合正态分布的概率分配模型，以描述客流量在各个位置或时间段的分布规律。

三、正态分布概率分配模型在客流分配中的应用1. 道路交通客流分配正态分布概率分配模型可以用于道路交通的客流分配，通过对各个路段的交通流量进行统计分析，建立符合正态分布的概率分配模型，以预测和优化交通流量的分布情况，指导道路交通规划和管理。

2. 公共交通客流分配在公共交通系统中，正态分布概率分配模型也可以用于客流分配，通过对不同线路或车站的客流量数据进行分析，建立客流量的概率分布模型，从而合理安排公共交通服务的供给，提高运输效率和服务质量。

3. 城市空间客流分配对于城市空间的客流分配，正态分布概率分配模型同样具有重要的应用意义，可以通过对城市不同区域或功能区的客流量数据进行分析，建立客流量的概率分布模型，从而优化城市空间布局和交通组织。

四、案例分析以某城市的公共交通客流分配为例，通过正态分布概率分配模型进行分析和建立客流分配模型，以指导公共交通服务的优化和规划。

5 四步骤交通需求预测模型(4.1)交通分配

交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
西南交通大学交通运输学院
杨飞（博士、讲师）
交通运输学院
主要内容
交通分配的基本问题描述
交通分配作用基本概念：路径与最短路径、交通阻抗、交通均衡问题、非均衡问题、交通网络的数学化表示
非均衡分配方法
如全有全无分配法、单路径分配法等 B-L均衡分配法（重点）
4.3 基本概念
（4）交通阻抗 A.路段阻抗的函数关系确定通过实测数据进行回归分析或者理论研究两种方式对于公路走行时间函数研究
其中被广泛应用的是由美国道路局（BPR –Bureau of Public Road）开发的函数，被称为BPR函数
4 交通分配
4.3 基本概念（4）交通阻抗 A.路段阻抗的函数关系确定时间-流量函数曲线变化特征猜想
如果两点之间有很多条路线可供出行者选择那每个出行者自然都选择最短路径随着这两点之间交通量的增大其最短路径上的交通流量也会随之增加增加至一定程度之后这条最短路径的走行时间就会因为拥挤或堵塞而变长以至长过次短路径的走行时间于是就有一部分道路利用者会选择次短的道路随着两点之间的交通量继续增加两点之间的所有道路都有可能被利用特大城市支路的利用4交通分配45交通均衡基础问题道路网均衡状态特征如果所有的道路利用者都准确知道各条道路所需的行走时间并选择走行时间最短的道路最终两点之间被利用的各条道路的走行时间会相等没有被选择的道路的走行时间会更长两点之间被利用的各条道路的走行时间会相等没有被选择的道路的走行时间会更长这种状态被称之为道路网的均衡状态1952年wardrop给这种均衡状态下了准确定义4交通分配45交通均衡基础问题wardrop第一原理在道路网利用者都知道网络的状态并试图选择最短路径时网络会达到这样一种均衡状态

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘｔｅｎｄｓｔｈｅｐｈｙｓｉｃａｌｎｏｄｅｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌａｒｃｓ，ａｎｄｂｕｉｌｄｓａｔｉｍｅ・ｅｘｐａｎｄｅｄｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｎａｓｃｈｅｄｕｌｅ — ｂａｓｅｄｑｕａｓｉ — ｄｙｎａｍｉｃａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｘｐａｎｄｅｄｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｔａｋｅｓｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｖｅｈｉｃｌｅｃａｐａｃｉｔｉｅｓｅｘｐｌｉｃｉｔｌｙａｎｄｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｌｙ，ａｎｄｐａｓｓｅｎｇｅｒｓａｒｅｌｏａｄｅｄｏｎａｉｆｒｓｔ — ｃｏｍｅ —
Ｖ０１．１３
Ｎｏ．６
Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０１３
文章编号：１００９－６７４４（２０１３）０６－０１３４－０６
考虑列车容量的轨道交通客流分配模型
朱宇婷，毛保华，李明高，甘恬甜，赵宇刚
向均峰型进行过渡．
关键词：城市交通；轨道交通；流量分配；列车时刻表；到达分布中图分类号：Ｕ４９１．２２７文献标识码：Ａ
ＲａｉｌｗａｙＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＭｏｄｅｌｗｉｔｈＶｅｈｉｃｌｅＣａｐａｃｉｔｙＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ
பைடு நூலகம்
ＺＨＵＹｕ－ｔｉｎｇ，ＭＡＯＢａｏ．ｈｕａ，ＬＩＭｉｎｇ — ｇａｏ，ＧＡＮＴｉａｎ．ｔｉａｎ，ＺＨＡＯＹｕ— ｇａｎｇ
（１．ＭＯＥＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＣｏｍｐｌｅｘＳｙｓｔｅｍｓＴｈｅｏｙ＆ｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｃｈｉｎａ；２．ＥｃｏｎｏｍｉｃａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｙｒｏｆＲａｉｌｗａｙｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３８，Ｃｈｉｎａ）
第１３卷第６期
２０１３年１２月
交通运输系统工程与信息
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
型，将列车容量作为强约束条件，按照先进先出的原则进行客流加载，并采用连续平均法（ＭＳＡ）对模型进行求解．为验证模型的有效性，本文选取了一个多起点单讫点的轨
道交通线路进行数值试验．试验结果表明，单线轨道交通客流呈现出双峰型、单峰型和均峰型三种到达规律，且随着服务水平的提高，客流到达分布由双峰型向单峰型，最后
（１．北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京１０００４４；２．铁道部经济规划研究院，北京１０００３８）
摘要：将轨道线路物理节点及物理弧进行扩展，构建了轨道交通时空扩展网络，在此基础上，建立了轨道交通客流分配模型．该模型是一种基于列车时刻表的拟动态分配模