城市轨道交通客运组织与客流预测方法研究毕业论文,绝对精品
城市轨道交通客流预测论文
城市轨道交通客流预测论文摘要：城市轨道交通客流预测是轨道系统规模和分期发展的基本依据，应谨慎对待，反复论证，不仅需要根据模型定量计算，还要从专家和工程的角度去定性分析和判断。
将轨道交通客流预测分为转移客流预测和诱增客流预测可以全面的预测轨道交通客流，大大提高了预测精度水平，为轨道交通后续工作打好基础。
前言随着社会经济的发展，交通问题日益成为困扰城市发展的因素，我国各大城市致力于城市轨道交通的建设以解决交通问题。
城市轨道交通以其快速、准时、舒适、安全等优势越来越赢得人们的认可。
客流预测是城市轨道交通前期工作的重点，为确定项目工程规模、车辆选型、设备配置以及工程投资奠定基础。
从客流产生的机理上看，城市轨道交通客流量主要由转移量和诱增量两部分组成。
因此，做好城市轨道交通转移和诱增客流预测可以大大提高项目的客流预测精度。
客流预测具有一定的战略性、前瞻性和全局性。
客流预测不仅关系到申请城市能否具有资质建设的重要前提条件，而且关系到轨道交通的线网布局、路径选择、车站布置、建设规模以及运营组织。
客流预测结果的准确与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率及经济效益。
随着我国城镇化的快速发展，到2020年，全国的城镇化率将超过60%，巨大的人口涌入城市，将意味着公共交通需承担起更多运量客流预测，加强城市轨道客流预测理论和方法的研究将会显得更加急迫。
对开通的部分地铁中预测客流与实际客流存在较大偏差的事实，进行了深入思考，分析了影响客流预测的因素和客流预测的一些方法，并提出了对解决客流预测中存在问题的一些想法。
1. 概述城市轨道交通转移客流预测城市轨道交通转移客流量是指城市轨道交通的建设运营，依靠其优于其它交通方式的特点，吸引了其它交通方式的客流量。
主要表现为出行方式的改变和换乘行为的增加。
1.1关于城市轨道交通转移客流预测内容从国内外实际项目运用经验来看，在城市总体规划和轨道交通线网规划的前提下，从城市轨道系统功能要求出发，按设计年限将转移客流预测内容分为全线客流预测、车站客流预测、分流客流预测、换乘客流预测和分向客流预测。
《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。
毕业论文(设计)城市轨道交通客流分担率的预测方法
摘要城市轨道交通分担率预测是交通需求预测中的重要组成部分，其预测结果对城市轨道交通规划和综合交通规划均具有较大影响。
而目前国内常用的交通分担率预测方法多是源于国外的规划理论，在实际应用中存在较多问题。
因此，在详细分析现有理论应用存在问题以及我国城市交通基础信息特点的基础上，论文建立了以居民出行调查数据为依据，基于模糊推理法的轨道交通分担率预测实用方法。
论文首先分析了影响我国城市居民交通方式选择行为的各类因素，并结合居民出行心理特征，对居民出行的深层规律进行一定程度探讨。
其次，分析探讨了常用的一些分担率预测模型、方法的特点，提出了论文的基本研究思路。
通过分析影响因素，建立模糊指标，通过matlab软件中的模糊控制功能，得出结果。
本方法具有形式简单，易于掌握，且能够反映各个因素的变化对公共交通出行行为的影响等特点。
关键词：轨道交通分担率；影响因素；模糊推理；MatlabAbstractUrban Rail Transit Ridership forecast is an important part in the traffic demand forecasting and prediction results have a greater impact on urban rail transit planning and transportation planning.Traffic sharing rate prediction methods are derived from abroad planning theory, there are more problems in practical applications. Therefore, detailed analysis of existing theory, applications exist on the basis of issues and China's urban transportation infrastructure and information characteristics, the paper established a resident travel survey data is based on practical method based on fuzzy reasoning method of rail transportation sharing rate forecast.The paper first analyzes the various factors affect the choice behavior of urban residents in China means of transportation, combined with the psychological characteristics of residents travel to explore the deep laws of the residents travel to a certain extent. Secondly, the analysis explores the common share rate forecasting model, the method proposed thesis research ideas. By analyzing the impact of factors, fuzzy indicators, the outcome of fuzzy control function in the Matlab software. The method is simple in form, easy to grasp, and to reflect the impact of changes in various factors on the behavior of bus travel.Keywords：Rail transit sharing；Influencing factors；Fuzzy reasoning；Matlab目录1 绪论 0研究背景 0研究目的和意义 (1)2 居民出行方式的影响因素分析 (1)其它交通方式对公交的影响 (1)步行 (2)竞争类交通方式 (2)出行主体特性对出行方式选择的影响 (3)出行者年龄 (3)家庭属性 (4)家庭收入 (4)出行特性对交通方式选择的影响 (5)出行目的 (5)出行距离 (5)步行到站点时间 (5)交通设施特性对交通方式选择的影响 (5)交通费用 (5)车辆运行速度 (6)行程时间 (7)发车间隔 (7)服务质量 (7)3 轨道交通分担率预测实用方法 (8)模糊推理基本原理 (8)3.2模糊推理规则的确定 (8)4 实例分析 (10)数据来源 (10)结果分析 (10)5 结论 (12)参考文献 (05)致谢 (06)1 绪论轨道交通分担率预测实质上就是预测未来轨道交通可以分担到多少客流流量，通常是属于交通需求预测中交通方式划分预测部分的内容。
《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快和城市交通网络的不断扩展，城市轨道交通在人们日常出行中扮演着越来越重要的角色。
客流预测与分析作为城市轨道交通运营与规划的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在阐述城市轨道交通客流预测的重要性，探讨并分析客流预测与管理的常用方法及实际应用效果，以提供科学的理论支撑和实用技术指导。
二、城市轨道交通客流预测的重要性客流预测作为城市轨道交通规划和运营管理的基础性工作，对未来的运营、设备购置、线路规划等具有重要指导意义。
准确的客流预测有助于提高城市轨道交通的运营效率和服务水平，为城市交通规划提供科学依据，同时也能为政府决策提供有力支持。
三、城市轨道交通客流预测与分析方法（一）传统预测方法1. 历史数据法：通过分析历史客流数据，运用统计学方法对未来客流进行预测。
该方法简单易行，但受历史数据质量和时间序列长度等因素影响较大。
2. 回归分析法：以影响客流的各种因素为自变量，以客流量为因变量，建立回归模型进行预测。
该方法需要综合考虑多种因素，具有较高的预测精度。
（二）现代预测方法1. 人工神经网络法：通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习、训练和优化，以实现对未来客流的预测。
该方法具有较高的自学习和自适应能力。
2. 组合预测法：结合多种预测方法，如灰色预测、时间序列分析等，综合运用各种方法的优点进行预测。
该方法能够充分利用各种信息，提高预测精度。
四、城市轨道交通客流分析方法的应用（一）基于大数据的客流分析随着大数据技术的发展，基于大数据的客流分析已成为城市轨道交通客流分析的重要手段。
通过收集和分析海量数据，可以实时掌握客流动态，为运营管理和线路规划提供有力支持。
（二）实时监控与应急处理通过实时监控系统对城市轨道交通的客流进行实时监测，一旦发现异常情况，如大客流聚集、拥堵等，可以及时采取应急措施，保障乘客的安全和舒适度。
五、结论与展望通过对城市轨道交通客流预测与分析方法的探讨，我们可以看到其在城市轨道交通运营与规划中的重要作用。
《2024年城市轨道交通短时客流预测文献综述》范文
《城市轨道交通短时客流预测文献综述》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，其运营效率和客流预测对于城市交通规划和管理具有重要意义。
短时客流预测作为城市轨道交通领域的研究热点，对于提高城市轨道交通运营效率、优化乘客出行体验、减少交通拥堵等问题具有重要价值。
本文旨在综述近年来国内外关于城市轨道交通短时客流预测的研究成果，分析现有研究的特点和不足，为后续研究提供参考。
二、短时客流预测的研究背景及意义城市轨道交通短时客流预测是通过对未来短时间内城市轨道交通线路上的客流量进行预测，以实现更有效的运输组织、运力安排和调度。
这不仅可以提高城市轨道交通的运营效率，减少资源浪费，还能为乘客提供更加便捷、高效的出行体验。
此外，准确的短时客流预测还能为城市交通管理部门提供决策支持，有助于缓解城市交通拥堵、提高城市交通系统的整体运行效率。
三、国内外研究现状及分析（一）国外研究现状国外学者在短时客流预测方面取得了丰富的成果。
主要采用的方法包括时间序列分析、机器学习算法、智能预测模型等。
其中，时间序列分析主要通过对历史客流数据进行统计分析，挖掘客流变化规律；机器学习算法则通过建立复杂的数学模型，对客流数据进行学习和预测；智能预测模型则结合了人工智能技术，实现了对客流的高精度预测。
此外，国外学者还关注了多种因素对短时客流的影响，如天气、节假日、突发事件等。
（二）国内研究现状国内在短时客流预测方面的研究起步较晚，但近年来也取得了显著的进展。
国内学者主要采用了时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等方法进行短时客流预测。
同时，国内学者还结合了我国城市轨道交通的特点和需求，对短时客流预测进行了深入的研究和探索。
此外，国内学者还关注了多种因素对短时客流的影响，如人口分布、土地利用、交通政策等。
（三）分析从国内外研究现状来看，短时客流预测已经成为城市轨道交通领域的研究热点。
虽然国内外学者采用了不同的方法和模型进行短时客流预测，但都取得了显著的成果。
城市轨道交通大客流客运组织研究
城市轨道交通大客流客运组织研究城市轨道交通大客流客运组织研究随着城市化进程的不断推进，人口规模持续扩大，城市交通问题日益凸显。
作为城市交通的重要组成部分，城市轨道交通在解决城市交通拥堵、提升交通效率和促进城市可持续发展方面发挥着重要作用。
然而，随着城市轨道交通客流量急剧增长，客运组织面临着诸多挑战。
城市轨道交通大客流客运组织旨在科学合理地组织轨道交通的客流运输，提高运输效率，保障乘客出行体验，最大限度地减少交通拥堵和安全隐患。
本文将从客流预测、运力配备、调度运营和客户服务等方面进行探讨。
首先，客流预测是城市轨道交通大客流客运组织的基础。
准确预测客流量的高峰和低谷时段对于运力的充分调配起到了关键作用。
而客流预测不仅仅是简单地通过历史客流数据进行统计分析，还需要结合城市的发展规划、人口流动情况、重大社会活动等因素进行综合研判，才能更好地预测未来客流走势。
预测准确可以帮助轨道交通企业合理安排列车发车间隔，提前配置足够的运力，避免客流高峰时段的拥堵和运力不足的尴尬局面。
其次，运力配备是大客流客运组织中的重要环节。
合理配置运力可以提高轨道交通系统的运输能力和效率。
运力包括列车数量、车厢数量、列车编组、换乘线路以及设备的更新和维护等。
在高峰期，城市轨道交通运力的稳定和供需平衡尤为重要。
因此，轨道交通企业需要根据客流预测的结果，合理配置运力，并加强与其他交通运输方式的衔接，提供多种换乘选择。
同时，还需要注重运营保障，及时发现并解决设备故障和线路堵塞等问题，确保客运安全顺畅。
第三，调度运营是城市轨道交通大客流客运组织的核心环节。
合理的调度可以最大程度地发挥轨道交通系统的运输能力。
调度运营包括列车间隔、站台运营、进出站速度、进站通道等环节。
通过科学合理的调度规划，可以平衡高峰期和非高峰期的客流，减少拥堵和拥挤现象，缩短等待时间，提高运输效率和乘客出行体验。
最后，客户服务是城市轨道交通大客流客运组织的重要组成部分。
轨道交通客流分析论文
轨道交通客流分析论文轨道交通客流分析论文导语：城市轨道交通客流预测是为轨道交通建设规模决策的主要依据，并在项目设计中起着重要作用。
以下是小编为大家整理的轨道交通客流分析论文，欢迎大家阅读与借鉴！1. 引言城市轨道交通工程是城市一项百年大计的工程，因此必须要预知轨道交通未来年的客流规模，并对轨道交通工程规模充分预留，而不能仅仅是用来缓解现状的交通压力，因此客流预测就显得尤为重要。
毫无疑问，客流预测是城市轨道交通项目前期研究中最重要的专项，它决定了轨道交通设置规模、设施形式以及投融资等方方面面。
然而，客流预测不像其它的研究专项，可以分析出对与错，它是对未来城市若干年后的预测，城市发展的复杂性和不确定性增加了客流预测的风险性。
目前，国内部分轨道交通方面的研究学者对客流预测并不重视(认为其技术性不高，误差很大)，设计方案也往往根据其经验而定，然而，如此重要的专项研究太缺少我们的反思，到底客流预测为什么不准，是客流预测研究者出了问题，还是基础资料方面出了问题，或者还是我们的研究方法论(交通模型)出了问题。
2. 国内外客流预测研究历程2.1 国内外客流预测研究历程1962 年美国芝加哥市发表的.《Chicago Area Transportation Study》为标志，交通规划理论和方法得以诞生，并首次提出了四阶段预测理论。
1962 年美国制订的联邦公路法规定凡 5万人口以上城市，必须制订以城市综合交通调查为基础的都市圈交通规划，方可得到联邦政府的公路建设财政补贴。
目前，欧美主要发达国家非常重视交通预测模型的建立与维护，部分地方政府甚至通过颁布地方法规的形式对交通预测模型的地位、重要性，以及交通模型师的收入等进行了规定，主要城市均已建立一套适合本地区的成熟的交通模型，随着城市发展不断稳定与成熟，预测精度逐步提高。
2.2 国内外客流预测研究对比分析从国内外客流预测研究发展历程来看，国内外客流预测研究均有一个由简单、误差较大到一个逐步完善、成熟的交通预测体系发展趋势。
《2024年城市轨道交通短时客流预测文献综述》范文
《城市轨道交通短时客流预测文献综述》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市轨道交通作为解决城市交通拥堵和促进城市经济发展的重要手段，其短时客流预测问题逐渐成为研究的热点。
本文旨在全面梳理和分析国内外关于城市轨道交通短时客流预测的文献，为相关领域的研究者和从业人员提供有价值的参考。
二、国内外研究现状（一）国内研究现状在国内，针对城市轨道交通短时客流预测的研究日益丰富。
研究主要集中在对各种预测方法的探索和应用，如时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等。
这些方法通过采集和处理城市轨道交通的客流数据，建立数学模型，实现对未来短时客流的预测。
同时，考虑到实际运营中的多种因素，如天气、节假日、突发事件等，许多学者对这些影响因素进行了深入的分析，并将其纳入预测模型中，提高了预测的准确性。
（二）国外研究现状在国外，城市轨道交通短时客流预测的研究同样受到广泛关注。
国外学者在研究方法上更加注重多源数据的融合和模型的优化。
例如，利用大数据技术整合社交媒体、GPS数据等，对客流进行更为精确的预测。
同时，国外研究更加强调实时性，即在短时间内的客流预测更为精确。
此外，对于城市交通系统的多模式整合、以及与土地使用和公共交通规划的关系等方面也进行了深入研究。
三、常用预测方法及其优缺点（一）时间序列分析时间序列分析是城市轨道交通短时客流预测中常用的方法之一。
该方法通过分析历史客流数据，建立时间序列模型，对未来客流进行预测。
其优点在于简单易行，适用于短期内的客流预测。
然而，该方法对于复杂多变的外部环境和多种影响因素的考虑不足，可能导致预测精度不高。
（二）神经网络模型神经网络模型在城市轨道交通短时客流预测中具有较好的应用效果。
该模型能够通过学习和训练，自动提取数据中的特征和规律，实现对未来客流的预测。
其优点在于能够处理非线性、高维度的数据，具有较高的预测精度。
然而，神经网络模型的训练需要大量的数据和时间，且对于模型的参数调整和优化较为复杂。
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通系统已经成为大多数现代化城市的重要组成部分。
为了满足日益增长的城市居民对交通出行的需求，轨道交通系统的客流预测与优化显得尤为重要。
本文将针对该主题展开讨论，并探讨现有技术在这个领域所取得的进展和未来可能的发展方向。
首先，客流预测是轨道交通系统优化的基础。
准确的客流预测可以帮助运营管理者制定合理的运营计划和调度方案，提高客流运输的效率和便利性。
目前，客流预测主要依靠历史数据和统计模型进行。
通过对历史客流数据进行分析，可以揭示出客流量的分布规律和周期性变化。
基于此，可以建立各种数学、统计模型来预测未来的客流情况。
例如，ARIMA模型、神经网络模型和贝叶斯网络模型等都被广泛应用于客流预测领域。
这些模型可以根据历史数据的特征和趋势进行训练，并给出未来一段时间内客流量的预测结果。
其次，优化轨道交通系统的客流可以提高乘客出行的体验和运输效率。
优化的目标主要包括减少拥挤情况、减少等待时间和提高运输能力等。
为了实现这些目标，研究人员通过建立数学模型和仿真平台来优化轨道交通系统的运行方式。
例如，可以通过调整车辆的运行间隔和到站停留时间，来减少等待时间和拥挤程度。
另外，利用智能化调度系统可以根据客流量的变化进行动态调整，以提高整个系统的运输能力。
此外，引入新的技术如自动售票系统和电子支付系统等，也有助于减少乘客排队时间和提高运输效率。
除了客流预测和优化，轨道交通系统还面临着其他挑战和问题。
其中之一是应对突发事件和紧急情况。
例如，地震、火灾或其他重大事件可能导致轨道交通系统中断或受损。
在这种情况下，需要及时有效地疏散乘客，并采取措施保障乘客的安全。
因此，应急救援预案的制定和培训非常重要，以确保乘客的安全和运输系统的可靠性。
另一个挑战是轨道交通系统的可持续性和环境友好性。
随着空气污染和能源紧缺问题的日益严重，轨道交通系统需要更加注重环境保护和能源节约。
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哈尔滨铁道职业技术学院毕业论文论文题目城市轨道交通客运组织与客流预测方法研究学生姓名专业班级城市轨道交通运营管理指导教师城市轨道交通学院2012年 5 月 10 日城市轨道交通客运组织与客流预测方法研究摘要通过对地铁车站客流组织影响因素进行分析,提出地铁车站客运组织及客流预测的方法。
以交通换乘站为例,对交通枢纽的交通换乘能力客流交通组织状况等综合性能的评价指标进行细致的分析。
阐述两种不同方向的预测方法。
对交通枢纽工程实践就交通枢纽的交通换乘及客流交通组织评价问题进行探讨。
引进交通分布原理,将每种交通方式近似瞧作为一个交通源,其服务范围瞧成为交通影响区,对枢纽内交通方式间的换乘量进行分析与预测。
在充分考虑行人的舒适性、安全性与可靠性等定性评价的基础上,以乘客步行距离作为评价枢纽客流交通组织的主要量化指标。
测算行人最大步行距离、平均步行距离、绕行系数评价枢纽布置的方便性,进而评价枢纽内部布局设计的合理性。
同时针对当前城市轨道交通规划客流预测中存在的问题,分析了目前主流预测模型理论及影响预测精度的原因,对城市的客流预测进行了深层次的思考。
建立了地铁车站客流组织预测的计算式,并给出地铁车站客流组织的基本原则。
关键词:城市轨道交通客流预测客运组织换乘车站交通组织评价目录摘要1绪论 (4)1、1 地铁车站客流组织工作探讨 (4)1、2 地铁车站客流组织影响因素分析 (4)1、3 地铁车站通过能力影响因素 (4)2 地铁车站的客流组织 (5)2、1 乘客乘坐地铁的流程 (5)2、2 客流预测的计算式 (5)2、3 车站客流影响因素计算式 (6)2、4 车站的通过能力 (6)2、5 客流组织的基本原则 (7)3 轨道交通换乘站预测分析 (7)3、1 轨道交通换乘站概述 (7)3、2 影响换乘量的因素 (8)3、3 交通换乘量分析的基本思路 (8)3、4 换乘分析模型 (8)3、5 北京东直门交通枢纽换乘量分析 (9)4 枢纽内部客流交通组织评价 (10)4、1 客流交通组织原则 (10)4、2 客流交通组织评价方法 (10)4、3 客流交通组织评价指标 (11)4、4 东直门交通枢纽客流组织评价 (11)5 城市轨道交通客流预测的一些思考 (14)5、1 客流预测的必要性 (14)5、2 影响轨道交通客流预测精度的因素 (14)5、3 轨道交通客流预测的模型与方法 (15)6 关于轨道交通客流预测的一些建议 (15)6、1 轨道交通预测的一般性原则 (16)6、2 针对不同城市的具体性原则 (16)7 结束语 (17)参考文献附录城市轨道交通客运组织与客流预测方法研究1绪论1、1地铁车站客流组织工作探讨为了组织好地铁车站的客流,车站必须预先做好客流组织方案,指导车站的客流组织。
所谓地铁车站客流组织方案,主要就是指经过对车站设备、设施与空间的分析,根据车站某个时间段的进出车站乘客数量预测,制定符合地铁车站实际情况的乘客进站、乘车/ 换乘、下车、出站的疏导、指引方案,以及根据方案进行的车站行车、票务与人员组织。
其中车站设备主要就是指自动售检票设备、车站行车设备及其她的服务设施等。
地铁车站客流组织首要的任务就就是要考虑如何实现安全的旅客运输,同时,既要考虑如何吸引乘客乘坐地铁,使客流量最大,又要使运营成本最低,并取得最佳的经济效益。
而良好的客流组织,就是实现这一目标的前提。
1、2 地铁车站客流组织影响因素分析地铁车站候车环境主要由地面出入口、站厅、站台3个主要部分组成。
(1)地面出入口及通道。
车站地面出入口、通道的数量、规模与位置都根据车站进出客流的方向与数量确定,首先要照顾各个方向的客流,为满足远期发展的需要,可以预留部分出入口与通道,逐步开通使用,但考虑到消防疏散的需要,从运输安全的角度考虑,每个车站必须保持开通两个以上出入口通道。
(2)站厅。
站厅一般设置在地下一层,主要就是集疏乘客,售检票、服务,引导乘客分流,设置车站各种管理与设备用房。
站厅分为付费区与非付费区,通过栏杆隔离,一般站厅设备较多,主要为导向设施与自动售检票设备。
站厅容纳率就就是站厅每平方米能安全容纳乘客的数量。
根据南京地铁的客流组织经验,站厅容纳率一般为2～4人/m2。
(3)站台。
一般设置在地下二层供列车停靠、乘客上下,由站台与线路、乘降设备组成。
站台一般分为岛式站台、侧式站台与混合式站台3种。
站台容纳率就就是站台每平方米能安全容纳乘客的数量。
根据南京地铁的客流组织经验,站台容纳率一般为2～4人/m2。
1、3 地铁车站通过能力影响因素车站通过能力(N )就是指车站整体设备的正常的情况下,车站所能通过的最大客流量。
车站通过能力的影响因素主要为车站自动扶梯、楼梯、通道、自动售检票设备的设备能力。
一般,车站能力的薄弱环节就是车站出入口、进出闸机、站厅及站台自动扶梯口。
控制好车站设备能力的薄弱环节,就能做好车站的客流组织方案,组织好车站的客流。
做好车站的设备通过能力分析,有利于车站在大客流情况下的客流组织[1]。
(1)通道通过能力。
设计时根据远期客流确定。
每米净宽通道通过能力为:当单向通行时,每15 min通过1 250人;双向通行时,每15 min通过1 000人。
(2)乘降设备通过能力。
乘降设备一般为楼梯、自动扶梯。
若地面站站厅与站台也分层设置,则需要布置较多的楼梯与自动扶梯,每米净宽的楼梯/自动扶梯通过能力如表1。
(3)自动售票及检票设备通过能力。
自动售检票设备分为:自动售票设备、自动检票设备。
以广州地铁的自动售票及检票设备为参考,每台自动售票及检票通过能力,如表2所示。
(4)列车输送能力。
列车输送能力就是指列车在一定时间内列车输送乘客的能力。
从广州地铁的运营情况分析,列车输送能力就是车站乘客输送能力的主要影响因素。
而行车时间间隔与车辆荷载就是影响列车输送能力的主要因素。
一般列车最大输送能力就是以考察乘客不再上车而等待下一列车的车辆荷载。
广州地铁一般将车辆上6人/m2为满载的容纳量,将9人/m2为超载的极限值。
2 地铁车站的客流组织2、1 乘客乘坐地铁的流程乘客乘坐地铁流程如图1所示。
可以把地面出入口及通道通过能力、列车输送能力、乘降设备通过能力、自动售检票设备通过能力作为车站客流组织能力计算的主要因素。
2、2 客流预测的计算式以车站15 min最大进/出站客流,作为车站客流组织的一项指标,用I表示。
预测增长比率,就是指通过分析连续几年客流数据,通过计算得出预测车站客流情况的比率,用j 表示。
(1)预测增长比率j＝X/x。
式中:X为预测期间上个月的客流;x为X上一年同月份实际客流。
(2)预测车站15 min最大进站客流I＝i×j。
式中:I为预测15 min最大进站客流;i为上一年同期15 min最大客流。
(3)车站单程票使用率k＝Z/l。
式中:Z为车站平均每日进站客流总量;l为车站平均每日进站单程票总量。
(4)车站每日15 min以单程票计最大进站客流M＝I×k2、3 车站客流影响因素计算式(1)车站15 min期间检票客流量A＝G/k。
式中:G为车站自动售票设备通过能力;G＝a ×v1;a为每台自动售票设备的通过能力;v1为车站该种设备数量。
(2)车站自动检票设备通过能力B＝b×v1。
式中:b为每台自动检票设备通过能力。
(3)车站地面出入口及通道通过能力C＝c×v2。
c为地面出入口及通道通过能力;v2为车站地面出入口及通道数量。
(4)车站列车输送能力D＝e×t。
式中:t＝IN(T15/T); e为列车承载能力;t为该时间段15 min内的行车密度;T为该时间段的行车时间间隔。
(5)站厅容积能力E厅＝S厅×n厅。
式中:S厅为站厅服务区面积;n厅为站厅容积率。
(6)站台容积能力E台＝S台×n台。
式中:S台为站台服务区面积;n台为站台容积率。
2、4 车站的通过能力(1)最小通过能力。
最小通过能力N＝min{A,B,C,D}如用某普通车站的数据进行计算,以15 min为计算周期,则每15 min通过人数为。
①两个3 m出入口(一边为楼梯,一边为自动扶梯)通过能力。
C＝3×1 000＋3×900＝5 700②车站自动售票设备25台(广州地铁火车站配制),广州地铁火车站的单程票使用率为60% 时,A＝45×25/60％＝1 875。
③进站检票设备12台(广州地铁火车站配制)。
B＝225×12＝2 700。
④以每列车1 680人为列车承载能力,时间间隔为5 min(低峰时间段):D＝1 680×3＝5 040。
最坏的情况t＝2,D＝1 680×2＝3 360,N＝min{A,B,C,D}＝1 500。
因C 基本为固定值,因此车站通过能力主要受控于A、B、D 3个影响因素。
一般在客流高峰时间段,车站的客流组织工作主要考虑B、C。
而车站设置的自动售检票设备必须考虑客流总量的因素,随着客流的增长以及客流存在的高低峰时段。
就会存在B、C 能力不适应的可能。
(2)如果客流预测大于车站的通过能力I ＞N,必须提高N,即采取措施提高车站通过能力。
N＝A,必须提高售票能力,增加人工出售车票的预售票点。
N ＝B ,车站采用开边门方式加快乘客进、出站速度。
N＝D,必须增加备用列车,减小列车的行车时间间隔,提高列车输送能力。
2、5 客流组织的基本原则由于大客流难于预测,有时会出现比预测还要大得多的客流,这时必须采取客流控制措施,以避免人流拥挤、混乱失控。
对地铁大客流控制必须注意出入口、自动检票设备与乘降设备的流量。
从近期广州地铁线客流组织情况分析,对于换乘站或产生大客流车站,车站在客流控制时,对扶梯口客流较难控制,而出入口、入闸机则较容易控制。
车站客流组织基本原则如下。
(1)地铁控制中心负责地铁线路的客流组织工作,车站的客流组织由站长／值班站长负责。
在大客流的情况下,车站通过合理安排人员,做好乘客的疏导、宣传工作,对车站人流进行控制。
人流控制应采取由内至外,由下至上的原则,在车站出入口、入闸机进行人流的两级控制。
(2)如果站台乘客数量大于E台,就必须进行入闸机控制点的客流控制,控制乘客下站台的数量。
(3)如果站台乘客数量大于E台,站厅乘客大于E 厅,就必须对出入口控制点进行控制,临时限制或者不允许乘客进站。
由于地铁就是对城市影响较大的公共交通工具,关闭一个车站对乘客的影响较大,会造成不良的社会影响,所以地铁客流组织重点在于组织前的预测、准备、演练,以免造成大的社会影响。
实际运营情况证明,对地铁车站客流进行合理的组织,对于发挥地铁运输的潜力,提高车站员工效率,发挥地铁设备的最大效能,提高地铁运营管理的效益,维持地铁运输良好的社会形象有着重要的作用。