基于系统动力学模型的地铁车站客流预测分析

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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。

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。

基于机器学习的地铁客流量预测模型研究

基于机器学习的地铁客流量预测模型研究基于机器学习的地铁客流量预测模型研究摘要：地铁客流量的准确预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。

本文通过使用机器学习算法，构建了一种基于机器学习的地铁客流量预测模型。

首先，我们收集了大量的地铁客流数据，包括客流量、时间、天气等因素。

然后，我们使用了回归模型和时间序列模型进行拟合和预测。

最后，我们通过评估模型的准确性和稳定性来验证其预测效果，并进行了模型的优化。

实验结果表明，该预测模型在地铁客流量的预测方面具有较高的准确性和稳定性，对于城市交通管理和规划具有一定的实际应用价值。

关键词：机器学习、地铁客流量、预测模型1. 引言随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出。

地铁作为一种快速、安全、环保的交通方式，在城市交通系统中发挥着重要作用。

准确预测地铁客流量可以帮助城市交通管理者合理安排运力，并提供决策依据，有效降低拥堵现象。

然而，地铁客流量受到许多因素的影响，包括时间、天气、节假日等。

传统的统计预测方法往往无法全面考虑这些因素，因此需要借助机器学习算法进行更准确的预测。

2. 数据收集与处理本研究选取了某城市地铁线路作为研究对象，通过安装的传感器设备收集了大量的地铁客流数据。

数据包括客流量、时间、天气等因素。

为了准确预测地铁客流量，我们需要对这些数据进行处理和筛选，以提取有用的特征。

首先，我们对客流量数据进行了清洗和去重，排除了异常值和重复数据。

然后，我们将时间进行了分段，例如按小时、日等时间单位。

接着，我们将天气数据进行了分类和编码，例如将晴天编码为1，雨天编码为2，等等。

通过这样的处理，我们得到了一组清洗后的地铁客流数据。

3. 模型建立与训练基于清洗后的地铁客流数据，我们使用了回归模型和时间序列模型进行拟合和预测。

首先，我们采用了线性回归模型，将客流量作为因变量，时间、天气等因素作为自变量。

然后，我们使用训练集对模型进行训练，并通过交叉验证方法来评估模型的准确性。

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。

地铁站点客流预测模型的研究与优化

地铁站点客流预测模型的研究与优化摘要：地铁站点客流预测在城市交通规划和管理中具有重要的作用。

本文将对地铁站点客流预测模型的研究进行探讨，并提出一些优化方法，以提高预测准确性和实用性。

一、引言地铁站点客流预测在城市交通管理中具有重要的意义。

准确预测地铁站点客流可以帮助决策者进行合理的交通规划和资源调配，提高地铁线路的运营效率和乘客出行体验。

然而，由于客流受到诸多因素的影响，地铁站点客流预测一直以来都是一个具有挑战性的问题。

为了提高预测的准确性和实用性，需要研究和优化地铁站点客流预测模型。

二、地铁站点客流预测模型的研究地铁站点客流预测模型的研究可以从多个角度进行，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型等。

统计模型主要采用传统的统计方法，通过对历史客流数据进行分析和建模，以预测未来的客流量。

机器学习模型利用机器学习算法对历史客流数据进行训练，并构建模型来预测未来的客流量。

深度学习模型则是一种基于神经网络的模型，通过对海量数据的学习和建模来预测未来的客流量。

各种模型都有其自身的优缺点，需要根据具体情况选择适合的模型。

三、地铁站点客流预测模型的优化为了提高地铁站点客流预测的准确性和实用性，可以通过以下几个方面进行优化。

1.数据质量的优化2.特征选择的优化地铁站点客流预测需要考虑多个因素的影响，包括天气、季节、节假日、地铁线路等。

在模型建设过程中，需要选择合适的特征进行建模。

可以通过特征工程的方法对原始特征进行处理和组合，以提取更有价值的特征，并优化模型的性能。

3.模型算法的优化模型算法的选择和优化对于地铁站点客流预测至关重要。

可以通过比较不同算法在同一数据集上的性能来选择合适的算法。

同时，还可以通过调整模型的超参数和结构来优化模型的性能。

4.实时性的优化四、结论地铁站点客流预测模型的研究和优化对于城市交通管理和规划具有重要的意义。

通过优化数据质量、特征选择、模型算法和实时性等方面，可以提高地铁站点客流预测的准确性和实用性。

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。

基于系统动力学的轨道交通车站客流演变算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔｓｔａｔｉｏｎｗａｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄａｓａｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｍｉｎｇｌｅｄｅｌｅｍｅｎｔｓｏｆｈｕｍａｎ，ｆａｃｉｌｉｔｙ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｙｓｔｅｍｄｙｎａｍｉｃｓｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎ — ｓｈｉｐｓｏｆｔｈｅａｂｏｖｅｆｏｕｒｔｙｐｅｓｏｆｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｂｙｔｈｅｓｙｓｔｅｍｄｙｎａｍｉｃｓ，ｔｈｅａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｍｏｄｅｌａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔａｔｓｔａｔｉｏｎｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄｔｈｅｅｖｏｌｖｅｍｅｎｔｒｕｌｅｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｉｎｃｏｎｓｉｄ — ｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆｔｕｒｎｓｔｉｌｅ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｃａｐａｃｉｔｙｏｆｓｔａｉｒｃａｓｅｐａｓｓａｇｅｓ，ｂｌｏｃｋｏｆｐａｓｓａｇｅｓａｎｄｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙｌｏａｄｏｆｔｒａｉｎａｎｄＳＯｏｎ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔａｋｉｎｇａｔｙｐｉｃａｌｔｒａｎｓｆｅｒｓｔａｔｉｏｎａｓａｎｅｘａｍ— ｐｌｅ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌｏｆｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ

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d o i:10.3969/j .is s n.1005—152X.2010.12.028基于系统动力学模型的地铁车站客流预测分析王子洋1,刘小霞1,赵忠信1,秦　勇2(1.北京交通大学　交通运输学院,北京　100044;2.北京交通大学　轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京　100044) [摘　要]首先分析了影响地铁车站客流的主要因素,探讨了这些因素与客流之间的因果反馈关系,在此基础上,构建了基于系统动力学的客流预测模型,剖析了客流与其影响因素之间的内在机制。

[关键词]系统动力学;地铁;客流量;城市交通[中图分类号]F224.0;F570.573 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X (2010)12-0090-03Pa ssenger Volu m e Foreca sti n g of Subway St a ti on s Ba sed on Syste m D ynam i csM odelWANG Zi -yang 1,L I U Xiao -xia 1,Z HAO Zhong -xin 1,Q I N Yong2(1.School of Traffic &Trans on,Beijing J iaot ong University,Beijing 100044;2.MOE State Key Laborat ory for Rail w ay Traffic Contr ol &Safety,Beijing J iaot ong University,Beijing 100044,China )Abstract:Superi or s peed and convenience have rendered rail transit an increasing popular for m of public conveyance in metr opolitan cities,as a result of which its passenger volu me forecasting has assu med a particular significance .The paper first analyzes the maj or influence fact ors of the passenger fl ow of sub way stati ons,exp l ores the causal feedback bet w een the fact ors and the passenger fl ow,on the basis of which,a passenger volu me f orecasting model based on syste m dynam ics is established and the inner mechanis m bet w een passenger fl ow and its influence fact ors is analyzed .Keywords:syste m dyna m ics;sub way;passenger volu me;urban traffic　[收稿日期]　2010-05-19　[作者简介]　王子洋(1978-),男,工学博士毕业,现为北京交通大学交通运输学院讲师,研究方向为铁路应急管理与铁路安全控制技术。

1　引言随着城市人口的规模化发展,城市人口越来越稠密,发展城市公共交通,缓解交通拥挤,是当前世界大城市迫切需要解决的课题。

由于地铁具有运量大、速度快、无污染的优势,在分担城市出行客流中起到越来越重要的作用。

城市轨道交通的建设不仅减轻了城市居民出行负担,还有效引导了城市的发展方向,促进了城市的经济发展。

然而,地铁车站的客流量受到车站周边经济发展程度、客流的流动强度、地铁的运营能力、票价高低等因素的影响[1]。

因此从系统的角度分析地铁客流量随着这些因素变化的动态发展趋势,不仅为地铁线路的规划设计提供参考也可以为地铁的运营管理提供意见,有利于增强城市轨道交通的综合竞争力。

2　地铁车站客流影响因素分析地铁车站的客流量主要取决于周边人口的密集程度以及客流的流动速度,同时又受到其它公共交通的制约和影响。

另外,地铁车站的接驳换乘布置、车站的集散通过能力也是影响客流量的重要因素[2]。

2.1　周边经济水平周边土地利用性质是影响车站客流量和全天客流分布特征的关键因素[3]。

通常情况下,周边经济越繁华,越能产生客流,因此客流量越大,通常为大型商业区、旅游区、休闲娱乐场所、火车站点,例如北京的海淀黄庄站、天安门站、西单站、北京站。

然而,周边经济发展不好,消费水平低的地区产生客流量相对较少,一般为居住区,例如刘家窑站。

2.2　周边接驳换乘设施随着北京市区房价的飙升,很多人选择在郊区购房+开车上班的生活模式,为了避免市区内的交通拥堵,很多地铁线路的站点都设置了与小汽车、自行车的接驳换乘设施以吸引远郊区的客流。

具有和小汽车接驳换乘的车站多为离市中心较远的站点,这些车站通过P +R 换乘具有吸引远郊区客流的功能,例如天通苑北站,吸引了大量来自昌平区的客流[4]。

2.3　地铁票价地铁虽然具有方便、快捷的优势,但是由于建筑难度大、成本高,地铁票价也相对较高,如果地铁的实际票价值高过大众的心理票价值,乘客有可能放弃地铁而转向其他出行方式。

可见,票价的过高或过低直接影响到地铁与其他公共交通方—09—技术与方法物流技术2010年6月刊(总第219期)式的竞争。

2.4　车站集散能力车站客流集散能力主要受到车站安检设备、自动售检票设备、自动扶梯、楼梯、通道的通过能力的影响,并受其中最小因素的制约[5]。

此外,车站集散能力直接关系到地铁出行的便捷和舒适性,通道太窄、安检的速度太慢很容易引起拥挤,造成踩踏事故。

3　地铁客流预测的因果关系分析考虑到地铁车站客流与周边环境和地铁自身的服务能力,建立它们之间的关系回路如图1所示。

图1　地铁客流与周边环境的关系图1的关系回路主要考虑到地铁客流与四个决定性因素的因果关系,包括地铁车站客流与周边经济的相互促进关系、地铁客流与地铁票价的制定关系、地铁客流与车站接驳换乘能力的关系、地铁客流与自身集散能力的关系。

周边人口的流动性是地铁客流量大小的关键性要素,其它三个因素在一定程度上影响着客流量。

具体的关系环如图2所示。

图2　地铁客流预测因果关系环周边经济与客流关系正反馈环,周边经济+→人口密集程度+→人口流动性+→地铁客流量+→周边经济+。

周边经济水平是决定地铁客流量的决定性要素。

该环体现了周边经济水平与车站客流之间的相互促进关系,一般情况下,周边经济水平越高,人口的流动性越强,客流的吸引和发送量越大。

客流与票价的相互影响关系环。

按照经济学理论,价格是调节市场供需平衡的主要杠杆,同样,在城市交通系统中,各种出行方式的出行费用也是调节交通方式分配的重要途径。

地铁票价的高低不仅影响着地铁客流量的大小,也体现出与其它出行方式的竞争力。

地铁票价越低,对客流的吸引力越大,客流量随之增加,但是到一定程度上,由于地铁的集散能力的限制,客流越多的情况下,拥挤程度越是明显,降低了地铁出行的便捷性和舒适性,客流量受到限制。

因此,地铁票价和客流量是相互制约的两个因素。

地铁客流与接驳能力关系正反馈环。

地铁客流+→地铁运营收入+→地铁投资完善+→接驳能力+→诱发客流+→地铁客流+。

地铁车站的接驳换乘能力具有吸引远郊区客流的功能,接驳能力越强,对远郊区的客流吸引力越大。

同时,客流越大,地铁的运营利润越高,自我完善的能力越强,接驳换乘能力跟着增强,形成一条正反馈关系环。

地铁客流与集散能力关系正反馈环。

地铁客流+→地铁运营收入+→地铁投资完善+→集散能力+→地铁服务水平+→诱发客流+→地铁客流+。

集散能力主要体现的是地铁运营本身的服务水平对客流的影响,集散能力越强,乘客感受到的拥挤程度相对变小,舒适性相对增大,因此对客流的吸引能力增强。

4　地铁客流预测的系统动力学模型通过对客流量与影响因素之间的关系分析,认为客流量受到周边经济的关键性影响,同时又与接驳换乘能力、票价的制定、自身的接驳换乘能力相互影响、相互制约。

将客流构成可以分为两类,一类客流主要来自于周边以地铁通勤为主的居民,这部分客流与周边经济相互协调,客流具有稳定性。

另一类是由于地铁的集散能力、接驳能力、票价优惠等吸引的客流,这部分客流随着接驳能力和集散能力的增强、票价的降低而增大,随着接驳能力和集散能力的相对不足、票价的增加而减少。

地铁客流预测模型如图3所示。

图3　地铁客流预测的系统动力学模型图3的方程如下所示:(1)地铁客流=I N TEG (客流增长率-客流阻碍率);(2)经济水平=I N TEG (经济增长率);—19—王子洋,等:基于系统动力学模型的地铁车站客流预测分析技术与方法(3)客流增长率=经济水平×经济对客流的影响因子;(4)客流阻碍率=地铁客流×客流阻碍因子;(5)地铁收入=地铁票价×地铁客流;(6)地铁建设费用=地铁收入×地铁投资建设比例因子;(7)地铁接驳建设费用=地铁建设费用×接驳费用比例;(8)地铁集散建设费用=地铁建设费用×集散费用比例;(9)客流阻碍因子=票价阻碍因子+集散能力阻碍因子+接驳能力阻碍因子;(10)票价阻碍因子=f (地铁票价-理想票价);(11)集散能力阻碍因子=f (DE LAY (地铁集散建设费用,2)-地铁客流);(12)接驳能力阻碍因子=f (DE LAY (地铁接驳建设费用,3)-地铁客流);(13)TI M E STEP =1(Month )。

经济增长率与该周边经济水平的增长情况相关,经济水平可以量化地取为该地区的生产总值;经济对客流的影响因子体现经济与客流的相互促进关系;客流阻碍因子由票价、接驳、集散共同作用,取值可正可负,当取值为正时体现出对客流的“排斥”,取值为负时体现对客流的“吸引”;票价阻碍因子由实际票价值和人们期望的理想票价值共同决定,当实际票价高于理想票价时取值为正,而当实际票价低于理想票价时取值为负,并且两者差距越大,其绝对值越大;集散阻碍因子取值可正可负,由集散能力和实际客流决定,当集散能力远远大于实际客流时取值为负,当实际客流逐渐增多开始有拥挤感时取值为正,并且拥挤现象越是明显取值越大;接驳阻碍因子取值可正可负,由接驳能力和实际客流决定,当接驳能力相比大于实际客流时取值为负,表现出对客流的“引诱”,当两者差值逐渐减小时取值越来越大。

另外,由于地铁集散和接驳的建设在时间上对客流的影响具有延迟作用,分别将两者的延误时间设置为2个月、3个月。