城市轨道交通客流预测..
《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基本概念
它是一项综合指标，用客流量与其相应运距的乘积表示。
15）换乘客流量：单位时间内，在换乘车站由一条轨道交通线 路换入另一条轨道交通线路并上车的乘客数量，分换乘站换 乘量、线路换乘量、线网换乘量，一般包括全日、早、晚高 峰小时的分方向换乘客流量（万人/d或万人/h）。
9）站间断面客流量：单位时间内，两车站区间一个方向的客流
量。可按上下行分方向、分时段计算。可分为：全日断面客
流量、早高峰小时断面客流量、晚高峰小时断面客流量（万 人/d或万人/h）等。高峰小时内单向断面客流量中的最大值
称为高峰小时单向最大断面客流量。
10）高断面高峰小时系数：高峰小时单向最大断面客流量与对 应断面全日单向断面客流量的比值。 11）线路站间 OD矩阵：单位时间内，线路中各个车站之间的起 迄客流量（万人/d或万人/。
4）全线客流高峰小时系数：全线高峰小时内的客流量占全日客 流量的比例。
5）车站乘降量：单位时间内在某轨道交通车站上车和下车的乘
客数量之和，一般包括全日、早、晚高峰小时的上下车客流
量（万人/d或万人/h）。 6）车站客流超高峰系数：为描述车站高峰小时内客流量的不均 衡性，以其中10－15min中的最大乘降客流量，与高峰小时的 相等时间的平均乘降量的比值，取值一般不超过1.4。 7）车站进站量：在单位时间内，付费进入轨道交通系统并在车 站上车乘坐轨道交通的乘客人数（万人/d或万人/h）。 8）车站出站量：在单位时间内，在车站下车离开轨道交通系统 的乘客数量人数（万人/d或万人/h）。
1、基本概念
为该线路进站量与线路换乘量之和；一般包括全日客流量
（万人/d）和各小时段的客流量（万人/h）。 2）线网客流量：单位时间内，城市轨道交通线网中各线路客流 量之和（万人/d）。 3）客流强度：客流量与长度的比值，可分为线网客流强度及线
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。
《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，其运输能力和服务质量对城市交通发展至关重要。
短时客流预测作为城市轨道交通运营管理的关键环节，对于提高运输效率、优化线路调度、降低运营成本具有重大意义。
本文旨在梳理和评价当前城市轨道交通短时客流预测的文献，以期为相关研究和实践提供参考。
二、城市轨道交通短时客流预测研究现状（一）国内外研究概况国内外学者针对城市轨道交通短时客流预测进行了大量研究。
国内研究主要关注于预测模型的构建和优化，以及数据挖掘和机器学习在短时客流预测中的应用。
国外研究则更注重于预测方法的创新和实际应用的探索。
（二）预测模型研究1. 传统预测模型：包括时间序列分析、回归分析等。
这些模型在短时客流预测中具有一定的适用性，但往往忽略了一些复杂的非线性因素和动态变化。
2. 智能预测模型：包括神经网络、支持向量机、深度学习等。
这些模型能够更好地捕捉短时客流中的非线性特征和动态变化，提高预测精度。
（三）数据挖掘与机器学习应用数据挖掘和机器学习技术在短时客流预测中发挥了重要作用。
通过分析历史数据、挖掘潜在规律、构建预测模型，可以有效地提高短时客流预测的准确性和可靠性。
三、城市轨道交通短时客流预测方法与技术研究（一）基于时间序列的预测方法时间序列分析是一种常用的短时客流预测方法，包括自回归移动平均模型、指数平滑法等。
这些方法可以有效地捕捉客流的时间序列特征，但需要大量的历史数据支持。
（二）基于机器学习的预测技术机器学习技术在短时客流预测中具有广泛应用，包括神经网络、支持向量机、集成学习等。
这些技术可以通过学习历史数据中的规律和模式，实现高精度的短时客流预测。
（三）多源数据融合技术多源数据融合技术可以将多种数据源进行整合和分析，提高短时客流预测的准确性和可靠性。
例如，结合交通卡数据、公交GPS数据、天气数据等，可以更全面地反映城市交通状况和乘客出行需求。
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。
城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制研究
城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制研究城市轨道交通是现代城市交通系统的重要组成部分，随着城市人口的增长和交通需求的增加，轨道交通系统的客流量也在不断增加。
为了有效管理和运营这一庞大的交通系统，城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制变得至关重要。
客流预测是指根据历史数据和相关因素，对未来城市轨道交通系统的客流量进行科学分析和预测。
通过客流预测，我们可以了解未来的客流情况，为调度指挥部门提供决策依据和预案制定。
客流预测通常采用数据驱动的方法，结合统计学、数学建模和计算机技术，利用历史数据和相关因素进行分析和预测。
城市轨道交通的客流预测可以分为短期预测和长期预测。
短期预测主要关注于日常的客流波动情况，通常预测时间范围为几小时至几天。
长期预测则是对未来几天至几个月的客流量进行预测。
短期预测一般采用时间序列模型、回归模型和神经网络模型等方法。
长期预测则可以借鉴城市规划和交通发展的数据和经验，结合城市发展和人口增长趋势进行预测。
客流预测的准确性对于城市轨道交通调度指挥具有重要意义。
准确的客流预测可以帮助调度指挥部门提前做好准备工作，合理安排列车运力和人员调度，以应对突发情况和高峰时段的客流压力。
同时，准确的客流预测还可以提供给乘客信息查询平台，帮助乘客合理安排出行时间，减少拥堵和排队时间，提高出行效率。
除了客流预测，城市轨道交通调度指挥中的客流控制也是至关重要的一环。
客流控制是指根据客流情况和交通系统的运行状态，对轨道交通运营进行调整和控制，以确保乘客安全、有效地进行出行。
客流控制通常包括列车运力调整、车站进出站控制、列车停站时间调整等措施。
一方面，根据客流情况和预测结果，调整列车的运行频次和车厢数，以满足不同时间段的客流需求。
另一方面，通过限制进出站人数、调整进出站时间等措施，控制车站的人流量，避免拥挤和安全事故的发生。
为了实现有效的客流控制，轨道交通系统通常配备了现代化的调度指挥中心，通过紧密监控运行情况和客流情况，实时调整运营方案。
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城市轨道交通客流预测摘要客流预测是城市轨道交通规划的基础之一，影响整个规划过程，既是前期轨道交通投资决策的基础，又是轨道交通网络规模拟定的依据，也是网络客流预测的直接工具，还是多方案评选过程中的重要因素。
目前我国城市轨道交通客流预测中普遍存在着规划阶段的预测结果，与运营之后的实际客流有较大差异、实际客流远小于远期预测客流、不同机构预测的客流量离散性较大的问题，本文在分析形成这些问题原因的基础上，提出了利用政策协调和控制城市规划与交通规划的共同发展、尽快建立我国城市城市轨道交通客流预测完整体系、加强城市交通基础数据调查等改善城市轨道交通客流预测的一些建议。
关键词：城市轨道交通客流预测问题建议KeywordsPassenger flow forecast is the basis of urban rail transit planning, affecting the entire planning process, is a basic pre rail transportation investment decisions, is rail transportation network size according to a set of tools is also the network passenger flow prediction, direct, or selection process of multi scheme of important factors. At present, urban rail transit passenger flow forecast of our country exists widely in the planning stage of the prediction results, there is a great difference with the actual operation of the passenger flow, later than the real value. The long term prediction of passenger flow, passenger flow of the different mechanism of the large dispersion problems, this paper based of these problems in the analysis, proposed the use of policy coordination and control of urban planning and traffic planning and common development, as soon as possible to establish our country city urban rail transit passenger flow forecast complete system, strengthen the basic traffic data investigation to improve urban rail transit passenger flow forecast and some suggestions.Keywords: problem suggested to predict city rail transit passenger flow前言客流量是城市轨道交通规划、设计、建设及运营各环节的基本依据，客流预测是城市轨道交通建设的一个十分重要的环节，是各项设计工作的基础，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。
由于城市轨道交通建设项目的投资巨大，客流预测的影响结果也就更为明显。
在工程可行性研究阶段，项目决策对城市轨道交通工程造价的影响度可达 80-90%，客流量又是决定城市轨道交通工程必要性和可行性的重要参数，在这个阶段中，客流预测工作做得科学细致，可以使城市轨道交通修建方面的许多不合理因素得到控制。
对于城市轨道交通运营来说，如果预测结果偏大，客流不足，结果将造成运营费用和维修费用的不合理的居高不下，使运营企业长期处于亏损状态，需要政府财政巨额的补贴。
如果预测的客流偏小，则导致拥挤，服务质量下降。
客流预测是城市轨道交通建设必要性、规模选择、经济效益分析和各项专业设计的基础和前提依据，科学的客流预测，对城市轨道交通可行性研究、城市轨道交通线网布局规划以及城市轨道交通建设规模、建设水平等问题的决策都有着极其重要的作用。
因此，应该以科学的态度对城市轨道交通客流进行预测和分析。
第1章目前我国城市轨道交通客流预测存在的问题及原因分析1.1 存在的主要问题目前城市轨道交通客流预测普遍采用“出行产生、出行分布、交通方式选择、交通分配”的交通规划“四阶段”法。
从国内运营城市轨道交通的实际情况来看，目前存在的一个普遍问题是，城市轨道交通客流预测结果与实际客流的确存在较大差异，实际客流量远小于远期预测客流量，不同机构预测的客流量离散性较大。
例如我们的青岛地铁公司在一期工程[4]可研报告客流预测中预测的初期/远期高峰小时单向断面流量为17800人次（2008年）/40500人次（2030年），但委托一家国外公司对客流进行核算的结果为21300人次（2010年）/26100人次（2030年）上海地铁1号线[1]（新龙华—纪蕴路）预测近期2000年全日客运量133.1万人次，而实际仅有30.06万人次。
地铁2号线东延伸段（龙东路～高科路站）初步设计中预测客流量初期2001 年47.0 万人次，实际为23.9 万人次，预测结果大多偏高。
另外，上海几条地铁调查数据表明，1998 年的实际客流量是1996 年预测客流量的18%—50%；1999 年的实际客流量是2000 年预测客流量的12%—40%广州地铁一号线[3]可研报告预测1998 年全日客流为29 万，项目运营自1996 年 6 月28 日开始运营后 3 年多的日平均客流在17.5-18 万之间（节假日才超过30 万人次），为预测客流的60％左右，高峰小时单向最大断面流量不到 2 万人次，距远期日运量106 万人次（十字线形成）甚远。
1.2 原因分析归纳起来，城市轨道交通客流预测不准确的主要原因有：2.2.1预测条件的改变预测前提条件的改变，比如城市总体规划和交通线网规划滞后或者常变，导致城市轨道交通客流预测结果的不准确。
四阶段客流预测本身是一项相对长期的工作，是建立在目前的现实情况和对未来规划情况一定的假设的基础之上的，也就是说进行客流预测是建立在一定的假设的基础之上的，如果这个假设不能成立，那么要求预测结果准确也是不现实的。
该客流预测模式的特点是以现状分析为基础进行模型参数标定并预测未来的交通需求，主要适合于城市功能结构已趋完善、人口相对稳定的城市特征。
如果在预测期内政府的城市用地、交通规划有了重大的调整，以前的客流预测就没有任何的参考价值。
而我国城市正处于发展成长时期，城市的发展具有很多不确定的因素，比如城市的规划与以前相比有了很大的改动，政府当局的交通政策有了很大的变动，影响了人们的出行方式等等，这样，在特定的政策环境下产生的客流预测也会产生很大的出入。
比如，广州地铁一号线工程以及沿线物业的总拆迁面积达到110 万平方米，涉及居民10 万人，而这10 万人在进行客流预测的过程中是考虑在内的，这样肯定会导致预测客流量的偏大。
2.2.2 交通调查数据不足。
由于交通调查工程庞大，需要耗费大量的人力物力，而且持续的时间一般都很长，致使我国的现状交通调查工作非常欠缺。
我国大多数城市只有80 年代末或90 年代初的全民OD 调查资料，在进行客流预测的时候只能依据过去的有限的资料，这样得出的客流预测结果的精确性不可能高。
2.2.3在我国计划部门目前的规定中，客流（主要是远期客流）大小是决定一个城市地铁项目是否可以建设的首要条件，规定只有客流量达到 3 万/小时，才能修建地铁，在客流量达不到最小客流要求时，国家计划部门一般不会同意开工建设。
由于这一限制的存在，有的城市为了使地铁项目得以顺利、尽快地获得批准，为了证明其地铁项目可在较短的时间内实现盈利，一般人为地夸大客流量，均采用较高的客流预测数值，尤其是远期的预测客流量，这就为建成后实际的运营埋下了隐患，有的城市地铁客流量达不到最低的建设临界客运量标准，造成运营的严重亏损。
2.2.4我国城市轨道交通设计客流按照远期高峰小时客流量来计算，并考虑高峰小时内客流的不均性，计入 1.2～1.4 的超高峰系数，客流预测人员受“宁取上限”、“留有充分余地”、“建设规模宁大勿小”等思想的影响，预测客流时尽量往高来取值。
2,.2.5 随着其它公交系统环境的改变和服务的提高，乘客有了更多的选择，分流了城市轨道交通线的部分客流，致使客流情况比预测的情况差一些。
2.2.6城市轨道交通没有形成网络规模效应城市轨道交通发挥效益的关键在于形成网络。
单一线路由于可达性差，除了沿线覆盖范围以外，基本上不能吸引径向客流。
当形成轨道交通的基本网络以后，加上常规公交的配合，这样才可以达到理想的客流水平。
2.2.7客流预测时没有充分考虑我国城市自身现阶段的一些特点。
目前，在我国城市，尤其是大城市中，流动人口都占有相当的比例，流动人口的出行特征和常住居民又有很大的差别，而我国目前关于城市流动人口总量、出行规律这一领域的研究还不是很多。
另外，我国大中城市都在城郊兴建规模较大的居住小区，小区大批人员的出行可能构成城市轨道交通客流的重要组成部分，目前在客流预测中对这一问题重视不够。
还有，客流预测过多地考虑了城市发展进程加快，城市人口增加的影响，而忽视了我国城市实施“有机疏散”，建设卫星城，引起的城市中心区（旧城区）人口下降，近郊区人口增加的现实。
2.2.8关于客流预测方法方面的问题国外的客流预测理论主要以四阶段法为代表，目前已经比较成熟，并且在实际应用中得到较好的效果，但是，由于国情以及城市间发展的差异，国外的这些成熟的理论我们难以照搬使用。
1.3改善城市轨道交通客流预测的建议2.3.1充分利用政策来协调、控制城市规划与交通规划的协调发展。
城市规划时要做长久考虑，在做好规划的基础上，要用政策来保证城市规划的实施，使城市尽量按照规划的方向发展。
不要在当城市轨道交通建设完成以后，城市用地发生很大的不利于城市轨道交通吸引客流的变化，这样，城市轨道交通的修建不但对城市交通问题的解决起不到应有的作用，还会加重财政的负担。
城市规划的短期行为和经常变更，将导致城市发展的混乱和城市建设资金的浪费。