城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
城市高峰小时交通流量预测算法研究
城市高峰小时交通流量预测算法研究随着城市化进程的不断加快，城市交通问题日益突出，特别是在交通高峰小时段，道路拥堵、交通效率低下成为城市居民生活中的普遍困扰。
因此，准确预测城市高峰小时交通流量变得至关重要，可为交通管理部门提供决策支持，优化交通配给和资源分配，改善城市交通状况。
城市高峰小时交通流量预测问题具有一定的复杂性，涉及多种因素，包括但不限于道路网络结构、人口流动、交通需求、公共交通情况等。
因此，研究城市高峰小时交通流量预测算法成为一个热门的研究方向。
现今，学术界和实践界已经提出了多种城市高峰小时交通流量预测算法，其中一些算法得到了广泛应用和验证，提供了有效的解决方案。
一种常见的方法是基于统计模型进行预测。
该方法利用历史交通流量数据进行分析和建模，通过对数据的统计特征进行分析和挖掘，构建预测模型。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型和灰色模型等。
这些模型基于历史数据的规律和趋势，可以较为准确地预测交通流量。
另一种常见的方法是基于机器学习的预测算法。
这类算法使用算法模型通过大量的历史数据进行训练，使其能够自动学习和发现数据中的模式和规律，从而预测未来的交通流量。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些算法在训练过程中，可以根据不同的特征和权重来捕捉每个特征对交通流量的影响，从而提高预测的准确性。
近年来，深度学习方法在交通流量预测中取得了显著的成果。
深度学习通过多层次的神经网络模型，能够从原始的交通数据中提取高级的特征表示，并通过对大量数据的训练和反向传播算法的调整，不断提高预测效果。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在交通流量预测中取得了较好的结果，能够较准确地预测未来交通流量。
除了以上方法外，一些研究者还探索了基于人工智能、群智能和大数据的预测算法。
人工智能方法可以模拟人类的智能行为和决策过程，从而进行交通流量预测。
而群智能方法基于群体交通行为的规律，可以通过多智能体的协作与反馈，实现更准确的预测。
城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法
城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法石庄彬;张宁;邵星杰【摘要】分析了国内城市轨道交通运营管理的发展现状,总结了关于客流高峰持续时间现有的研究方法,通过对比分析,选择回归分析作为城市轨道交通客流持续时间预测模型.分析和定义了城市轨道交通客流高峰事件的概念,探讨了客流高峰事件的影响因素,阐述了回归分析模型的理论基础和求解方法.以南京地铁1号线的数据作为原始数据并进行建模,在此基础上验证研究方法的可行性.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2016(019)007【总页数】5页(P35-39)【关键词】城市轨道交通;客流高峰持续时间;回归分析【作者】石庄彬;张宁;邵星杰【作者单位】东南大学ITS研究中心轨道交通研究所,210018,南京;东南大学ITS 研究中心轨道交通研究所,210018,南京;南京地铁运营有限责任公司,210008,南京【正文语种】中文【中图分类】U293.13First-author′s address ITS Rail Transit Research Institute,Southeast University，210018,Nanjing，China目前，我国的城市轨道交通发展还处于初期,运营管理水平仍有很大的提升空间。
尤其在城市轨道交通客流高峰事件管理方面,主要依靠管理人员主观经验,缺少必要的理论支持,存在不能对客流需求变化做出及时反应、通行能力浪费和服务水平低下等问题。
我国城市轨道交通当前的总体趋势是各大中城市正在不断地建设新线,逐步形成城市轨道交通网络,客流模式还处于发展变化之中。
由于城市轨道交通快速、准时、运量大等优势,公共交通中选择城市轨道交通出行的乘客比例随着城市轨道交通线网发展迅速攀升。
同时,我国城市人口密度大,出行需求较高,导致高峰时段乘客的等待延误和拥挤现象时有发生,成为提升城市轨道交通服务质量的瓶颈。
为合理节省企业资源和提高运营管理水平，迫切需要一种简单迅速、准确性高的城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法。
2城轨概论——车站
城市轨道交通车站
（2）车站设备用房 车站设备用房一般设置在站 厅层费付费区或站台层非公 共区域，主要是安置各类设 备、进行日常维修及保养设 备的场所。车站设备用房主 要包括：风机空调房、综合 控制设备房、低压配电室、 通信信号设备室、屏蔽门设 备室、消防气瓶间等。
城市轨道交通车站
三、站台 站台是最直接体现车站 功能的层面，其主要作用 是供列车停靠、乘客候车 及上下列车之用。站台两 端一般设有设备用房及办 公用房、厕所等，站台通 常还设置座椅供乘客休息， 由于站台直接与轨道相接， 一般在站台边缘设置屏蔽 门来保障乘客乘车的安全 性。
城市轨道交通车站
4.站厅层车站用房区 （1）车站管理用房 车站管理用房一般设置在站厅层 非付费区，有些也设置在站台层非 公共区域。车站管理用房主要包括： 车站综合控制室（车控室）、票务 管理室、屏蔽门工班管理室、通信 信号工班管理室、AFC工班管理室 等，如图所示。正线运营的每个车 站都必须设置车站综合控制室、票 务管理室，屏蔽门工班管理室、通 信信号工班管理室、AFC工班管理 室等其他专业根据其所管理的区段 设置在合适的车站。车站综合控制 室是车站运营的中心。
城市轨道交通车站
城轨交通车站的类型 按运营性质分 （1）中间站——仅供列 车停靠和乘客上、下车之 用，功能单一，是城市轨 道路网中数量最多的车站。 （2）区域站——区域站 是设在两种不同行车密度 交界处的车站，设有折返 线和折返设备，区域站兼 有中间站的功能。
城市轨道交通车站
城轨交通车站的类型 按运营性质分
城市轨道交通车站
（2）站台的宽度 站台宽度主要根据车站远期预测高峰小时客流量大小、列车运 行间隔时间、结构横断面形式、站台型式、站房布置、楼梯及 自动扶梯位置等因素综合考虑确定。 为保证乘客在站台上候车安全,距站台边缘400mm处应设不小 于80mm宽的醒目安全线。 为保证列车高速进站及出站的限界要求，设于站台计算长度外 的所有立柱、墙与站台边缘距离不得小于220mm。 侧式站台宽度，可分两种情况：一是沿站台纵向布设楼梯(自动 扶梯)时，则站台总宽度由楼(扶)梯的宽度、设备和管理用房所 占的宽度(移出站台外则不计宽度)、结构立柱的宽度和侧站台 宽度等组成；二是通道垂直与站台方向布置时，楼梯(自动扶梯) 均布置在通道内，则站台总宽度包含设备和管理用房所占的宽 度(移出站台外则不计宽度)、结构立柱的宽度和侧站台宽度。
城市轨道交通高峰时段大客流特性研究
·２４１·
城 市轨道交通 高峰 时段 大客流特性 研究
吴冰 芝
（重庆 建筑工程职业 学院 ，重庆 ４０００７２）
摘 要 ：城 市轨道 交通快速发展 大大提 高了人们 出行 的方便性和 可达性 ，但 同时也带来一 些新 的挑 战 ，高峰 时段 客流的快速增 长会 造成客 流拥挤 现 象，分析城市轨道 交通 高峰 时段客 流特 点，结合乘客进站流线分析 引发 大客流的外部和 内部 因素 ，在 此基础上提 出高峰 时段 大客流 的应 对措施 ，为城市轨 道交通运 营管理提供 支持 。
１．１时间性 。高峰时段客流典型形式为潮汐型，客流量呈现早高峰 列车的输送能力。
和晚高峰 ，早高峰时段乘客 出行 目的简单，以通勤、上学为主，对时效性 ３高峰时段大客流应对措施
要求较高，晚高峰时段乘客出行以放学 、下班 、购物等为主。客流在时间 高峰时段大客流作为可预见ｌ生大客流，其应对措施本质就是缓解
顺利乘车，但高峰时段会出现 ：站台候车乘客较多，而受列车容量 限制 ，
１城市 轨道 交通 高峰 时段 客流 特点
有部分乘客无法上车 ，出现乘客滞留站台 ，随着滞 留的持续积累 站 内
高峰时段客流量是指一天 中乘客出行最为集中的某一时段对应的 客流量超过车站容许客流量，短时间内形成高峰时段大客流。
下行 客 流 ，晚 高峰 下行 客流 大于上 行客 流目。
站时 间 ，最大 限 度的发 挥运能 效力 。
１．３客流拥挤 。以重庆轨道交通两路 口站为例 ，工作 日客流强度大， ３．３完善常规公交与城市轨道交通自ｇ衔接。两种交通方式高峰时段
早晚高峰明显 。早高峰 ７：００—９．＇００时段内，进站客流量约为 ４０００多人 同步 ，且高峰时段客流分布特 ｌ生相似 ，城人次 、一号线换乘 三号线客流量约为 影响也会带来常规公交需求增加 ，两者衔接紧密可以尽可能缩短乘客
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。
城市轨道交通大客流等车时间计算模型
城市轨道交通大客流等车时间计算模型曹志超;袁振洲;张思林;吴昊灵【摘要】城市轨道交通的运营在早、晚高峰或突发大客流情况下，客流量超过列车最大承载能力，乘客将排队等待后继车辆而延长等车时间。
乘客等车时间是评价交通服务水平和优化列车开行方案的关键因素。
提出一种基于列车时刻表，利用排队论方法，准确计算严重拥挤情况下乘客等待时间的模型。
针对乘客等车时间计算模糊的问题，在考虑乘客实时到达规律、OD(起讫点)分布、发车间隔和列车运能的基础上，创新地提出可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间累计计算方法，可为大客流的时刻表优化策略提供理论依据，并通过累计输入输出算法计算大客流等车时间的实例，分析多参数变化趋势。
实证表明，模型可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间实时计算。
%When peak-hour demand temporally exceeds the maximum loading capacity of a train during Urban Rail Transit ( URT) operation, passengers may not be able to board the next arrival train, and they may be forced to wait in queues for the following trains. As a key element of evaluating transportation service-level and optimizing train schedules, this paper establishes a model to calculate accurately passengers’ waiting times, based on queuing theory an d train timetable. In view of passengers’ real-time arriving rates, OD ( Original-Destination ) distribution, headway and train’s capacity, a cumulative input-output algorithm is developed to solve empirical cases, and the tendency of multi-parameters is analyzed. In order to optimize timetable under oversaturated conditions theoretically, this paper proposes a cumulative approach for waiting time calculation,which can be applied for URT network or bidirectional oversaturated and normal passengers. The effectiveness of the proposed model and algorithm are evaluated with a real-world data set from a bi-directional URT network.【期刊名称】《铁道标准设计》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P33-36,37)【关键词】城市轨道交通;大客流;等车时间;列车时刻表【作者】曹志超;袁振洲;张思林;吴昊灵【作者单位】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;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;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;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【正文语种】中文【中图分类】U239.5城市轨道交通大客流集散效应为运管管理部门提出了严峻的考验，大客流最直接的表现为乘客等车时间延长，造成乘车延误。
城际轨道交通客流量预测方法研究的开题报告
城际轨道交通客流量预测方法研究的开题报告参考开题报告模板：【摘要】城际轨道交通是城市交通中重要的组成部分，客流量预测是其重要的决策支持工具，对实现城市交通优化具有重要意义。
本文将研究城际轨道交通客流量预测方法，结合实际案例，探索客流量预测的影响因素及其对预测精度的影响，提出改进方法，为城际轨道交通客流量预测提供参考。
本文拟采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法，以实际客流数据为基础，对影响客流量的诸多因素进行分析和建模，并在此基础上提出新的预测模型和改进方法，以提升模型预测精度和应用效果。
【关键词】城际轨道交通；客流量预测；影响因素；数据挖掘；模型建立；模型优化【研究背景】随着城市化进程的步伐加快，城市交通密度不断加大，城际轨道交通越来越成为人们出行的首选。
为了更好地服务市民，各城市不断加大建设和运营力度，城际轨道交通已经成为继公交、出租车之后人们最为依赖的出行方式之一。
然而城际轨道交通的高峰期客流量却给运营和管理带来了很大的挑战，因此需要对城际轨道交通客流量进行精确预测，为运营调度和管理提供决策支持。
但当前的城际轨道交通客流量预测方法普遍存在准确性不高、实时性不够、模型无法满足实际需求等问题，这在一定程度上制约了城际轨道交通的发展。
因此，对城际轨道交通客流量预测方法进行研究，提高其预测精度和应用效果，对城市交通优化和城际轨道交通的可持续发展具有重要意义。
【研究内容】本文拟以某城市某线路为例，采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法，对城际轨道交通客流量进行预测，具体研究内容包括：（1）基于实际客流数据，对影响客流量的因素进行分析，探究其对客流量的影响程度和规律，并建立影响因素与客流量之间的关系模型。
（2）结合已有的预测方法，建立新的客流量预测模型，并对模型进行实验与验证，评估其预测精度。
（3）对已有的预测模型进行优化，探索新的改进方法，提升模型预测精度和应用效果，并对改进方法进行实验验证。
（4）基于上述研究成果，进一步总结分析城际轨道交通客流量预测方法的不足与发展趋势，提出建议和启示性意见。
城际轨道交通客流预测方法研究
城际轨道交通客流预测方法研究【摘要】：伴随着经济的快速发展，城市化进程加快，规划建设城际间快速轨道交通已经成为城市群城镇体系发展的迫切需求。
本文从城际轨道交通的特点出发，将城际轨道交通的客流分为城市内客流与城市间客流，提出了采用竞争分配的方法分别进行客流预测的方法。
【关键词】：城际轨道交通、客流预测、竞争分配伴随着经济的快速发展，城市化进程加快，我国逐渐形成了以北京、上海、广州为中心的三大都市群。
在都市群内部，城市与城市之间的巨大交通需求，使得常规的交通运输方式难以负荷。
同时，由于常规运输方式速度慢，换乘不便，也造成了城市间的出行不便，影响了都市群城镇体系的合理布局。
因此规划建设城际间快速轨道交通已经成为城市群城镇体系和经济发展的迫切需求。
城际轨道交通的客流预测是指在一定的社会经济发展条件下科学预测城市各目标年度轨道交通线路的断面流量、站点乘降量以及站间d、平均运距等反映轨道交通客流需求特征的指标。
上述指标是城际轨道交通可行性研究和设计的重要依据。
一、城际轨道交通及其客流需求特点城际轨道交通沿途所经区域既有城市的建成区，也有非建成区或未完全城市化的区域。
它不仅承担着城际间的旅客运输任务，同时也服务于城市内部的居民出行需求。
城际轨道交通不仅对于满足城际间巨大的交通需求起着重要的作用，同时它对都市群区域经济结构的改变、城镇体系的形成以及城市群产业结构的调整均有着重要的影响。
对缺少大运量交通系统的中等城市来说，城际轨道交通穿越其客运主通道，也将对解决城市内部交通拥挤问题起着积极的作用。
其次，城际轨道交通与城市内部的轨道交通系统、公共交通系统以及都市群区域的公路、铁路、水运网络甚至航空网络紧密联系在一起，使得城际间客流利用城际轨道交通的方式有更多的选择可能性。
同时，城际轨道交通系统和区域以及城市内部的其它交通系统一起构成了区域综合交通运输网络。
城际轨道交通系统和其它交通系统存在着一定的竞争关系，但更重要的是相互衔接、相互补充的关系。
- 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)。
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨颜湘礼
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
颜湘礼
（中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处
武汉
４３００６３）
【摘要】通过分析既有铁路不同类型车站、不同性质列车旅客集散特性，提出我国城际铁路车站高峰小时客流量计算方法可采用聚集系数法和图解法，并对两种方法的相关参数的选取和合理适用范围提出了参考意见。
【关键词】城际铁路车站高峰客流
计算
方法
作者简介：颜湘礼，男，（1962-），高级工程师，中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处副总工程师。
设计
际列车，三个车站均有明显的高峰特征，各站高峰系数均超过0.1，其中广州东站为0.109，深圳站为0.102，樟木头站由于以当地居民往区域经济中心广州、深圳出行为主，到、发高峰的方向不均衡更加明显，早上6：00～8：00为出发高峰，高峰系数达到0.12，下午16：00～18：00为到达高峰。
通过上述车站旅客分时进站人数曲线与各站旅客构成特征关系分析，旅客出行目的构成单一、旅客列车服务频率较少的车站，高峰系数较高，而旅客出行目的构成多样、旅客列车服务频率高的车站，高峰系数相对较低。
日均旅客发送量5万人及以上车站高峰小时系数可在0.085～0.11之间选取，日均旅客发送量小于5万人的车站高峰小时系数可在0.10～0.12之间选取。
2.2图解法
图解法是通过绘制旅客聚集过程图的方法确定车站高峰小时客流量。
旅客聚集图是以设定的旅客列车运行图为基础，对每一车次旅客的集散过程通过图形来描述，各车次的旅客从开始候车一直到出发时的旅客逐渐聚集变化曲线称为该车次的旅客聚集程度曲线。
旅客聚集程度曲线受旅客客流性质、市内交通、铁路服务水平等因素影响，其模型需要根据大量旅客聚集数据统计拟合分析来标定。
根据既有铁路部分车站调查统计分析，开车前40分钟之前到站候车的旅客，普通快车占85%，市郊列车占40%，开车前20分钟之前到站候车的旅客，普通快车占95%，市郊列车占70%。
调查数据还显示，旅客出行距离越长，平均候车时间越长，车站公交系统越发达，旅客平均候车时间越短。
根据2007年8月某日广州东站调查结果，列车运行距离在300km 以内的旅客平均候车时间不超过25分钟，列车运行距离超过1000km 的旅客平均候车时间超过60分钟。
图2是广州东站T124、T301、D763次列车旅客聚集程度曲线。
广州东站市内交通发达，且中转客流较少，所以各种列车平均候车时间小于全国平均水平，其中T124次列车由广州东至长春，运行里程达3400km ，旅客平均候车时间大于广州东至武昌的T301次列车（运行里程1077km ），D763次为广州至深圳城际列车，旅客平均候车时间更短，80%的旅客集中在开车前10～25分钟进站上车。
未来我国城际铁路的服务频率、服务水平比广深线将有所提高，车站旅客聚集程度曲线特征可参考广州东站城际列车旅客集散特性；对于市内交通条件稍差的中小城市，城际旅客的平均候车时间可考虑延长5～8分钟。
根据车站各车次旅客聚集程度曲线以及旅客
上车人数，可绘制车站全天各车次集散特征图，将各车次聚集程度曲线数据叠加得到一天旅客分时进站人数分布曲线。
图3是车站7：00～9：00各车次旅客集散特性示意图。
在图3中通过移动1小时时间窗，截取进站旅客最大时段，从而获取车站高峰小时客流量。
（下转第55页）
图2广州东站部分列车旅客聚集程度曲线图
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
颜湘礼
的需要，而依托上海磁悬浮列车示范运营线的试验梁观测数据，借助成熟的有限元分析软件进行温度场效应仿真分析，对精确模拟轨道梁温度场提供了可行性。
6结语
对于变形控制要求极高的磁悬浮轨道梁，其温度场效应不容忽视，在一定程度上可能会超过其它荷载作用成为设计的控制因素，而该项研究目前在国内尚属空白。
由于地理纬度、建筑材料、结构形式等诸多因素的差异，国外规范不可用，国内规范不适用，急需探讨出一种适合磁悬浮列车轨道梁的温度梯度模式以便及时地为工程设计提供经济、准确的依据和指导。
届时将对轨道梁的精确变形控制提供清晰、明确的解决方案，这对我国磁悬浮轨道交通的发展是十分有意义的。
参考文献
[1]吴祥明，磁悬浮上海线技术创新与工程建设的实践，上海建设科技，2004（5）：3－6
[2]余华，吴定俊磁悬浮交通线的轨道梁结
构及动力特性，城市轨道交研究，2006(9)
[3]吴祥明，建立中国高速磁悬浮交通网络和磁悬浮工业体系的思考，土木工程学报，2003（3）
[4]吴祥明，华毅杰，王步，变形精确控制梁温度场分析，建筑科学，2002（8）：14－16
[5]吴祥明，高速磁悬浮上海示范线的建设，同济大学学报(自然科学版)，2002（7）
[6]王兰生，混凝土桥梁设计中的温度效应，国外公路，1995（12）：11－16
[7]王林，项贻强，汪劲丰，王建江，各国规范关于混凝土箱梁桥温度应力计算的分析与比较，公路，2004（6）：76－78
收稿日期：
2007-11-28
磁悬浮轨道梁结构温度变形的发展现状与研究前景朱莉鹏张涛
3结语
前面所述两种方法由于其分析问题的出发点不同，其适用范围有所不同，对于起终点站以及区间大站，由于其高峰小时客流量是制定旅客列车开行方案的基础，宜采用系数法，不适合采用图解法，但可以通过图解法来检算开行方案的适应性。
而对于沿途中小站，其旅客出行受旅客列车开行方案
影响较大，适合采用图解法。
参考文献
[1]铁路经济运量与行车组织设计手册.[2]中长期铁路网规划研究.中国铁道出版社.[3]交通规划模型及应用.中国铁道出版社.[4]高速铁路及客运专线旅客集散特性研究.铁道第四勘察设计院
收稿日期：2008-2-1
图3
旅客集散特性示意图。