城市轨道交通客流预测理论、技术和方法

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《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文

《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,城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分,其客流预测与分析显得尤为重要。

准确预测轨道交通客流量,不仅有助于城市交通规划的制定,还能为城市交通运营管理提供科学依据。

本文将详细介绍城市轨道交通客流预测与分析的方法,以期为相关领域的研究与实践提供参考。

二、城市轨道交通客流预测方法1. 历史数据法历史数据法是利用历史客流数据,通过统计分析方法,建立客流预测模型。

该方法主要包括时间序列分析、回归分析和灰色预测等方法。

时间序列分析通过分析历史客流数据的时序变化规律,预测未来客流量;回归分析则通过分析影响客流量的因素,建立回归模型,预测未来客流量;灰色预测则是一种基于灰色系统的预测方法,适用于数据量少、不确定性大的情况。

2. 智能算法法随着人工智能技术的发展,智能算法在城市轨道交通客流预测中得到了广泛应用。

其中,神经网络、支持向量机、深度学习等算法在客流预测中表现出较好的效果。

这些算法可以通过学习历史客流数据,自动提取数据中的特征,建立预测模型,实现客流量的准确预测。

三、城市轨道交通客流分析方法1. 客流特征分析客流特征分析是对轨道交通客流的时空分布、客流组成、客流波动等进行深入分析。

通过分析不同时间段、不同区段的客流特征,可以了解城市轨道交通的运营状况,为运营管理和线路规划提供依据。

2. 客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析城市人口、经济、就业、土地利用等与客流的关系,揭示城市轨道交通客流的内在规律。

通过分析城市发展对轨道交通客流的影响,可以为城市规划和交通规划提供参考。

四、实例分析以某大城市轨道交通为例,采用历史数据法和智能算法法进行客流预测。

首先,收集该城市轨道交通的历史客流数据,包括日客流量、时段分布、节假日客流量等。

然后,利用时间序列分析、回归分析和神经网络等方法建立预测模型,对未来一段时间内的客流量进行预测。

同时,结合客流特征分析和客流与城市发展关系分析,了解该城市轨道交通的运营状况和未来发展趋势。

城市轨道交通客流预测与分析方法

城市轨道交通客流预测与分析方法

城市轨道交通客流预测与分析方法城市轨道交通客流预测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济发展,城市轨道交通成为城市交通系统中不可或缺的一部分。

如何准确预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城市轨道交通客流预测与分析方法。

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预测方法,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预测。

其中,常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

移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,来预测未来的客流量。

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的。

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预测。

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关系模型,来进行客流预测的方法。

在城市轨道交通客流预测中,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单的回归方法,通过建立线性关系模型,找到自变量与依变量之间的线性关系。

非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性关系的回归方法,通过建立非线性关系模型,并通过参数估计的方法来拟合数据。

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,进一步提高预测的精度。

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,进行模式识别和预测的方法。

在城市轨道交通客流预测中,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连接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关系。

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

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。

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方法

城市轨道交通客流预测方法

城市轨道交通客流预测方法城市轨道交通客流预测是指通过收集历史数据和分析城市轨道交通系统的特征来预测未来一段时间内的乘客流量。

这种预测方法是城市轨道交通运营过程中的重要组成部分,可以帮助交通管理部门优化列车运营计划、合理安排车辆和调度人员,从而提高运输效率和乘客出行体验。

时间序列预测是基于历史数据的其中一种周期性规律进行预测的方法,适用于乘客流量具有一定规律性的情况。

常见的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等,通过对历史数据的统计分析和模型拟合,预测未来一段时间内的乘客流量。

回归分析是通过建立乘客流量与其他影响因素之间的数学关系,来预测未来乘客流量的方法。

这些影响因素可以包括天气、节假日、学期等因素。

通过对历史数据进行回归分析,得到影响因素对乘客流量的影响系数,进而根据未来的影响因素进行预测。

机器学习是一种通过训练模型来实现预测的方法,其能够自动地从数据中学习规律并做出预测。

常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络等。

这些方法通过对历史乘客流量数据进行训练,得到一个预测模型,用于预测未来的乘客流量。

深度学习是一种由人工神经网络组成的机器学习方法,其能够通过多层网络进行高级抽象和特征学习,从而实现更准确的预测。

深度学习在城市轨道交通客流预测中的应用较为广泛,常用的深度学习模型有长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等。

这些模型通过对历史乘客流量数据进行训练,可以获取更深层次的特征,从而提高预测的准确性。

在城市轨道交通客流预测过程中,还需要考虑一些其他因素,如突发事件、工程施工和交通安全等。

这些因素会对乘客流量产生一定的影响,因此在预测模型中也需要将它们纳入考虑范围。

总之,城市轨道交通客流预测是通过历史数据和分析交通系统特征来预测未来乘客流量的一种重要方法。

通过选择合适的预测方法,可以提高交通管理的效率,优化列车运营计划,提升乘客出行体验,实现交通系统的智能化管理。

城市轨道交通客流预测理论、技术和方法

城市轨道交通客流预测理论、技术和方法

轨道交通客流预测的要求
线网规划阶段的轨道交通客流预测要求: 1、主要作用: 为论证轨道交通建设必要性、确定线网总体规模、评价线网规划方案、研究分期 建设时序、控制轨道交通设施用地等提供依据。 2、预测年限: 与线网规划的年限一致,一般为城市总规目标年和城市远景年两个年份。 3、主要预测内容: (1)城市交通需求分析:分析交通出行总量、出行时空分布、交通方式结构、 客流走廊及量级等,开展有无轨道交通对城市交通系统的影响分析。 (2) 线网比选方案客流预测:预测各比选方案的轨道交通出行总量、出行分担 率,以及各比选方案的日客流总量、线网负荷强度、平均乘距、换乘客流量和换乘系 数、主要客流走廊高峰小时断面客流量及分布。 (3) 线网推荐方案客流预测:预测推荐线网方案中各条轨道交通线路的日客运 量、线路负荷强度、平均运距和高峰小时单向最大断面客流量。
运营范围 线 路 运营交路 区间最小发车间隔
6000
静安寺-浦东国际机场 静安寺-广兰路 静安寺-浦东国际机场 2.5分
4058
徐泾东-浦东国际机场 徐泾东-广兰路 淞虹路-广兰路 广兰路-浦东国际机场 3.35分
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
全国各城市关于轨道客流预测“不准”的主要原因大致有:
开展轨道交通客流预测的基础资料要求: 1、社会经济与土地利用: 包括城市社会经济数据、土地利用数据、人口、就业及就学数据、机动车发展 数据等。
2、综合交通与交通设施调查:
综合交通调查应至少包括居民出行、机动车流量、公共交通、道路交通、枢纽 与吸引点等主要内容,并在此基础上进行城市交通现状分析。 城市交通设施调查应包括现状与规划的城市道路网络、常规公交网络、轨道交 通网络、对外交通枢纽等调查。 注:客流预测的城市综合交通调查的数据须是近5年内的,超过5年应重新进行 调查。

城市轨道交通客流预测

城市轨道交通客流预测

城市轨道交通客流预测城市轨道交通客流预测一、客流预测模式1、非基于出行分布的客流预测模式。

将相关公交线路和自行车出行的现状客流向轨道交通线路转移,得到虚拟的轨道交通基年客流。

然后根据相关公交线路的客流增长规律确定轨道交通客流的增长率,并据此推算轨道交通的远期客流。

这种客流预测模式又称为趋势外推客流预测模式。

趋势外推客流预测模式能较好地反映近期客流量的增长情况,但由于未考虑土地利用形态等客流影响因素,远期客流预测结果的精度较低,并且在预见未来出行分布变化上可靠性较差。

该客流预测模式操作简单,常用于其他模式预测后的比较验证,或作为定性分析的辅助手段。

2、基于出行分布的客流预测模式。

以市民出行交通起讫点调查(origin-d estination survey,OD调查)为基础,得到现状全方式出行分布,在此基础上预测规划年度的全方式出行分布,然后通过方式划分得到轨道交通的站间OD客流。

这种客流预测模式包括出行生成、出行分布、方式划分与出行分配四个阶段,因此又称为四阶段客流预测模式或方法。

四阶段客流预测模式以现状OD调查为基础,结合未来城市发展及土地利用规划预测,因此客流预测结果的精度较高。

该客流预测模式对于基础数据的要求较高、操作复杂。

此外,在城市发展未能按规划实现时,预测的客流分布就会存在较大的差异。

近年来,国内许多城市的轨道交通客流预测采用了四阶段客流预测模式。

但在实践过程中,各个建设项目在方式划分阶段的位置、预测模型及参数标定,以及交通规划软件选用等方面存在不同的情形。

3、三次吸引客流预测模式。

三次吸引客流预测模式认为,可以确定一个轨道交通车站对客流的吸引范围,车站吸引范围是一个以车站为圆心,以合理的到达车站时间或到达车站距离为半径的圆形区域。

在分析车站吸引范围内的土地利用性质,以及确定合理步行区与接运交通区的基础上,可以预测通过步行、自行车和常规公交三种方式到站乘车的人次,它们分别称为一次吸引客流、二次吸引客流和三次吸引客流,并在车站客流量的基础上进一步推算线路的断面客流量。

城市轨道交通客流预测方法

城市轨道交通客流预测方法

城市轨道交通客流预测方法目前, 对城市轨道交通线路客流预测尚处于探索阶段。

中国城市轨道交通客流预测模式主要分为3 类:1、非基于现状OD(起点) 客流的预测模式, 将相关的公交线路客流和自行车流量向轨道交通线路转移, 得到轨道交通客流; 2、基于现状OD 客流的预测模式, 以经典的“四阶段”法为基础, 结合城市规划推算未来轨道交通的客流;3、基于非集聚模型的预测模式目前应用较多的是在“四阶段”法基础上进行轨道交通线路客流的预测。

过秀成等提出在全方式OD 矩阵基础上, 用分层次策略性交通方式划分, 得到合作竞争类的OD 矩阵采用联合方式划分交通分配模型,进行轨道交通线网客流分析吴祥云等建立了轨道交通的阻抗函数,提出了城市轨道 交通网络的客流量均衡分配模型,并采用Frank-Wolf e 算法求解了该模型。

目前,轨道交通客流预测模型已逐步建立起一套完整的预测方法和计算模型体系,但实际运用中仍难以达到较高的可信度。

为此, 本文基于“四阶段”法提出客流预测体系, 并建立方式划分与分配组合模型, 以期进一步提高轨道交通客流预测的准确性。

1 轨道交通客流预测的总体框架“四阶段”法的大框架, 部分吸收非集聚模型的优点,如图 1 所示。

图1轨道交通客流预测总体技术路线[4]考虑到高峰小时与全日出行分布规律的差异性, 建议分别构建全日客流 O D 矩阵和高峰小时客流 OD 矩阵,然后通过相应的分配过程, 得到轨道交通线路的全日客流指标和高峰小时客流指标2 全日出行的发生( 吸引) 和分布预测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:G i=a i Pi ibi , j=1,2,…,nA j=c j Wj jd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。

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⑥从商场回家
轨道交通客流预测理论
(2)活动理论(activity_base)
近年发展起来的新理论。它基于社会学原理,认为交通行为是基于一系 列人们活动而产生的,关注交通行为与活动之间的联系。该理论将“家”作 为一个人一次活动的起点和终点。
例如:按照出行理论,右图有4次 出行;按照活动理论,右图有一次
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
最新的一些发展趋势
1、预测深度、要求的“前挪”:
轨道交通规划、工可、设计各程序 1 2 3 4 线网规划 建设规划 工可研阶段 初步设计阶段 往往要求客流预测: 达到建设规划阶段的深度 达到工可要求的深度 达到初步设计的要求
比如某市工可客流预测要求提供的换乘表(达初步设计要求):
轨道交通客流预测的基本方法
开展轨道交通客流预测上位依据: 主要依据: 《国民经济和社会发展规划》; 《城市发展战略规划》; 《城市总体规划》; 《土地利用总体规划》; 《城市交通发展战略规划》。
《城市综合交通体系规划》;
综合交通调查及相关交通调查; 相关专项规划。 ……
轨道交通客流预测的基本方法
第一部分:城市轨道交通客流预测现状
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
活动:家→工作单位→开会地点→
工作单位→家
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测理论
二、轨道交通客流预测流程
三 、轨道交通出行方式链分析技术 四、 影响轨道交通客流预测精度的主要因素
轨道交通客流预测流程
(1)交通需求增长基本过程
• 社会经济发展:人口、岗位、小汽 车…… • 交通需求增长:出行总量、空间分布、 交通方式…… • 交通设施建设和管理:公共交通、道 路交通……
轨道交通客流预测的要求
线路工可阶段的轨道交通客流预测要求: 1、主要作用: 为比选线位与设站方案,确定系统制式、车辆选型和编组、车站规模,编制运营 组织方案,进行经济评价分析等提供依据。 2、预测年限: 含初、近、远三期,初期为建成通车后第3年、近期为第10年、远期为第25年。 3、主要预测内容:
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
全国各城市关于轨道客流预测“不准”的主要原因大致有:
(6)某领导拍板定了车型,车辆已经提前订购,要求客流应与之匹配
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
“不准”的问题,如何改进:
(1)工可初期、试运营开通前的客流预测等——尽量依赖城市现状判断
由于预测年限距现状年较近,大原则上可依据城市总体规划、综合交通规
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
轨道交通客流预测的要求
不同阶段均需要作轨道交通客流预测: 根据轨道交通线网规划和线路建设、运营的不同阶段,相应地可分为线网规划客 流预测、建设规划客流预测、工程可行性研究客流预测、初步设计客流预测、开通运 营前关于试运营期的客流预测。
开展轨道交通客流预测的基础资料要求: 1、社会经济与土地利用: 包括城市社会经济数据、土地利用数据、人口、就业及就学数据、机动车发展 数据等。
2、综合交通与交通设施调查:
综合交通调查应至少包括居民出行、机动车流量、公共交通、道路交通、枢纽 与吸引点等主要内容,并在此基础上进行城市交通现状分析。 城市交通设施调查应包括现状与规划的城市道路网络、常规公交网络、轨道交 通网络、对外交通枢纽等调查。 注:客流预测的城市综合交通调查的数据须是近5年内的,超过5年应重新进行 调查。
(1) 城市交通需求分析,应包含交通出行总量、出行时空分布分析等。 (2) 比选方案和推荐方案线网客流预测,应包含线网方案的客流量、客流强度、 换乘系数、平均乘距,轨道交通在公共交通中的比重等。 (3) 推荐方案线路客流预测,应包含全日及高峰小时线路客流量、换乘量、平 均运距、站点乘降量、单向最大断面客流量等。 (4) 敏感性分析,应包含人口规模、重大交通政策等因素。
轨道交通客流预测的基本方法
城市轨道交通客流预测的定义: 以城市、社会经济、人口、土地使用、交通等方面的现状和规划基础资料为依据, 利用交通模型等技术手段,预测各目标年限城市轨道交通网络或线路相关客流指标的 过程。
轨道交通客流预测的基本方法
城市轨道交通客流预测的基本方法: 目前国内开展轨道交通客流预测的主流方法仍是国际上比较成熟的传统的四阶段 客流预测法(广州市在个别地铁线路上尝试采用过类似基于出行链的预测方法),即 出行产生预测、出行分布预测、方式划分预测、交通分配预测。
(1) 城市交通需求分析,应包含三期交通出行总量、出行时空分布分析、交通方式结构等。 (2) 线网客流分析,应包含远期轨道网各线路全日客流量及平均运距、高峰小时单向最大断面客流量分析等。 (3) 线路客流预测,应包含预测线路客流成长曲线和三期全日及高峰小时客流量、换乘量、平均运距、站点乘降量、单向 最大断面客流量,全日客流周转量、客流强度、客流时段分布曲线等。 (4) 特殊站点客流分析,对于设置在商业中心、文化体育活动场所、火车站、机场等大型客流集散点的特殊站点,应预测 分析站点突发客流乘降量及其对线路最大断面客流量的影响。 (5) 站间OD预测,应包含预测线路各站点全日及高峰小时站间OD矩阵及不同运距的客流量分布。 (6) 换乘客流预测,应包含预测线路与其他线路之间全日及高峰小时换乘客流量。 (7) 敏感性分析,应包含预测线路沿线人口规模、票制票价、服务水平、交通衔接等因素,给出全日客流量及高峰小时单 向最大断面客流量的波动范围。
一、轨道交通客流预测理论
二、轨道交通客流预测流程
三 、轨道交通出行方式链分析技术 四、 影响轨道交通客流预测精度的主要因素
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测理论
二、轨道交通客流预测流程
三 、轨道交通出行方式链分析技术 四、 影响轨道交通客流预测精度的主要因素
轨道交通客流预测理论
(1)出行理论(trip_base)
轨道交通客流预测的要求
建设规划阶段的轨道交通客流预测要求: 1、主要作用: 为确定轨道交通建设方案和实施计划提供依据,为建设方案的经济评价等提供客 流数据支持。 2、预测年限: 原则上应对推荐方案中安排建设的各线路客流预测年限应含初、近、远三期,也 有部分城市按照建设规划末期年份推算线网整体的初、近、远期进行预测。 3、主要预测内容:
城市轨道交通客流预测理论、 技术和方法
(上海市城乡建设和交通发展研究院 总工程师 上海城市综合交通规划科技咨询有限公司 执行董事)
主讲人:陈必壮
主要内容 1. 城市轨道交通客流预测现状
2. 国内外城市轨道交通客流预测新技术
3. 城市轨道交通客流预测理论及预测方法
4. 城市交通模型在城市轨道交通客流预测中的应用技术
轨道交通客流预测流程
(2)“四步骤”交通出行需求预测流程
轨道交通客流预测的要求
线网规划阶段的轨道交通客流预测要求: 1、主要作用: 为论证轨道交通建设必要性、确定线网总体规模、评价线网规划方案、研究分期 建设时序、控制轨道交通设施用地等提供依据。 2、预测年限: 与线网规划的年限一致,一般为城市总规目标年和城市远景年两个年份。 3、主要预测内容: (1)城市交通需求分析:分析交通出行总量、出行时空分布、交通方式结构、 客流走廊及量级等,开展有无轨道交通对城市交通系统的影响分析。 (2) 线网比选方案客流预测:预测各比选方案的轨道交通出行总量、出行分担 率,以及各比选方案的日客流总量、线网负荷强度、平均乘距、换乘客流量和换乘系 数、主要客流走廊高峰小时断面客流量及分布。 (3) 线网推荐方案客流预测:预测推荐线网方案中各条轨道交通线路的日客运 量、线路负荷强度、平均运距和高峰小时单向最大断面客流量。
内 容 概 要:
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、各阶段作轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
核心问题:
预测有误差(通俗说法“不准”!)
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
“不准”的案例:
上海轨道交通2号线东延伸段 预测2012年客流与当年实际客流的比较
(3)城市规划有调整,或规划已经实施但人气未达预期
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
全国各城市关于轨道客流预测“不准”的主要原因大致有:
(4)公交、轨道票价调整、发车间隔等因素
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
全国各城市关于轨道客流预测“不准”的主要原因大致有:
(5)轨道交通网络其余线路建设进度的调整(涉及线路换乘量等)
最新的一些发展趋势
2、现代有轨电车:
最近几年,多城市立项或拟立项,其在网络规划及工可研究中关于客流预 测,有些做法是参照城市快速轨道交通的要求、指标进行论证及数据分析的。
最新的一些发展趋势
3、城际铁路:
类似情况,城际铁路也是最近的热点。
第二部分:国内外城市轨道交通
客流预测新技术
内 容 概 要:
(3) 全日及站点高峰小时,各站点出入口进、出客流量及超高峰小时系数。
轨道交通客流预测的要求
线路开通运营前的轨道交通客流预测要求: 1、主要作用: 为运营前的运营组织筹划、票制票价方案制定、政府招商谈判,以及运营后的车 辆增购、系统设备扩容、项目后评估等提供依据。 2、预测年限: 预测年限应根据实际需求确定(通常为开通第一年)。 3、主要预测内容: 参照工可要求,提供相关的预测内容、指标、数据。
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