城市轨道交通客流预测问题分析及建议
轨道交通客流预测专题研究的现状、问题及建议
轨道交通客流预测专题研究的现状、问题及建议顾志兵（上海市城乡建设和交通发展研究院）摘要：近几年随着国内城市人口的增长及机动化水平迅速提高，城市道路交通日益拥堵，为此，国内的多个大城市相继启动建设了轨道交通。
而事实上轨道交通在规划、建设、运营的不同阶段，需经历编制轨道交通线网规划、轨道交通近期建设规划、线路工可研究、线路初步设计、开通前验收等诸个环节，而且在以上每个环节都需要开展与之对应的轨道交通客流预测专题研究，并且客流预测结果对于城市轨道网络规模、线路制式、车型选择、编组安排、运营方案等都起到至关重要的决定作用。
而事实上，从国内城市目前关于轨道交通客流预测的研究现状来看，也暴露出了一些问题，这为轨道线路建成后的科学运营组织留下了“隐患”。
本文旨在对国内城市开展轨道交通客流预测现状发展情况、暴露问题等进行梳理，并就此提出一些针对性的建议，抛砖引玉，供业内同行讨论。
关键词：轨道；客流预测；问题；建议1 引言轨道交通客流预测工作贯穿并服务于城市轨道交通规划、建设、运营的不同阶段，其结果对城市轨道网络规模、线路制式、车型选择、编组安排、运营方案等都起到至关重要的决定作用。
在不同的阶段，轨道交通客流预测的主要预测内容、侧重点、作用也不尽相同。
而在轨道开通后的实际运营中也往往暴露出轨道交通客流预测数据“不准”的一些问题。
针对上述情况，本文对轨道交通客流预测的主要任务及作用，以及目前预测中暴露的问题及成因进行分析，并针对性地提出一些整改建议。
2 轨道交通客流预测在轨道规划建设不同阶段的任务及作用2.1 轨道交通客流预测的基本内容2.1.1 基本概念轨道交通客流预测是指以城市、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[1]。
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、初步设计客流预测和试运营期客流预测等。
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分析
城市轨道交通客流预测分析在当今城市发展的进程中，城市轨道交通扮演着至关重要的角色。
它不仅能够缓解城市交通拥堵，还能提升居民出行的便捷性和效率。
而准确的客流预测对于城市轨道交通的规划、设计、运营和管理来说，具有极其重要的意义。
城市轨道交通客流的形成是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。
首先，城市的人口规模和分布是一个关键因素。
人口密集的区域往往会产生较大的出行需求，从而形成较大的客流量。
例如，商业区、住宅区和工作区的集中程度都会对客流产生显著影响。
其次，城市的土地利用规划也与客流密切相关。
不同的土地利用类型，如商业中心、工业园区、学校、医院等，其出行需求的时间和空间分布存在差异。
合理的土地利用规划可以引导客流的分布，提高轨道交通的使用效率。
再者，交通设施的供给情况也会对客流产生作用。
除了轨道交通本身的线路布局、站点设置、运营时间和发车间隔等因素外，其他交通方式的发展状况，如公交车、出租车、共享单车等，也会影响人们对轨道交通的选择。
另外，特殊的事件和活动，如大型体育赛事、演唱会、节假日等，会在短时间内引发大量的集中出行需求，从而导致客流的突然增加。
为了对城市轨道交通客流进行准确预测，需要采用科学合理的方法和技术。
目前常用的客流预测方法主要包括趋势外推法、回归分析法、时间序列法和基于出行需求的四阶段法等。
趋势外推法是根据历史客流数据的变化趋势，通过数学模型来预测未来的客流。
这种方法简单直观，但对于影响客流的突发因素考虑不足，预测精度可能受到一定影响。
回归分析法则是通过分析客流与相关影响因素之间的关系，建立回归方程来进行预测。
然而，它要求有足够多的可靠数据来确定回归系数，并且对于非线性关系的处理能力相对较弱。
时间序列法是基于客流的历史数据，通过对时间序列的分析来预测未来。
这种方法适用于客流变化相对平稳的情况，但对于突变情况的适应性较差。
基于出行需求的四阶段法是一种较为系统和全面的方法。
它包括出行生成、出行分布、方式划分和交通分配四个阶段。
城市轨道交通客流预测与运营优化
城市轨道交通客流预测与运营优化随着城市化进程的加速以及人们对便捷出行的需求增长，城市轨道交通作为一种高效、环保的交通方式已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的是日益增长的客流量，给城市轨道交通的运营带来了巨大的挑战，如何准确预测客流并优化运营成为了迫切需要解决的问题。
城市轨道交通客流的预测可通过分析历史数据来实现。
首先，运营方可以收集到每个站点的进出站人数、运营时间段内的客流量等相关信息。
通过对这些数据进行统计和分析，可以得出某个特定时间段内客流的规律性变化，如早晚高峰的出行高峰时间、节假日的出行量等。
同时，还可以考虑外界因素的影响，如天气、节假日、社会事件等，这些因素对客流量的影响不容忽视。
通过建立客流量预测模型，并结合这些影响因素进行权重调整，可以提高预测准确度。
在客流预测的基础上，城市轨道交通的运营也需要进行优化。
一方面，通过预测可以实现合理的列车编组，合理分配运力，避免发生列车拥挤或空载出行的情况。
针对高峰时段客流集中的线路和车站，可以增加列车班次，提高运力；而对于轻载或低峰时段，可以适当减少列车班次，降低运营成本。
另一方面，在线路规划和设计上，可以通过客流预测数据来优化车站设置和线路布局。
根据预测数据，可以对不同区域的客流量进行评估，合理设置车站间距和站点规模，避免拥堵和滞后。
同时，城市轨道交通的运营优化还需要考虑乘客的需求和出行体验。
随着科技的发展，移动支付、电子票务等新兴技术正在逐渐应用于城市轨道交通领域。
运营商可以通过这些技术手段，实现客流数据的实时监测和分析，并将其用于智能调度和运营决策。
通过设置电子屏幕和广播系统，及时向乘客提供运行信息，并根据实时客流情况调整车次和班次，提高服务质量和乘车效率。
此外，城市轨道交通的运营优化还需要注重安全和可持续发展。
对于人流量较大的车站和换乘节点，应加强安全设施和人员的配置，防止拥挤和事故发生。
在能源消耗方面，可以通过节能降耗的技术手段和设备来优化能源使用效率，减少对环境的影响。
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。
浅析城市轨道交通预测客流与实际客流误差及对策
浅析城市轨道交通预测客流与实际客流误差及对策
一、城市轨道交通预测客流与实际客流误差的成因
1、客流特征不准确：城市轨道交通客流特征是影响客流预测的重要
因素，但客流特征的统计数据都是过去的统计数据，不能完全反映当前的
客流特征，因此会导致实际客流和预测客流之间出现误差。
2、预测模型不准确：预测模型可以根据历史数据及其他因素进行客
流预测，但它也受到历史数据及其他因素的影响，如果模型太过简单或数
据不够准确，会导致预测出的客流和实际客流存在一定差距。
3、社会环境变化：城市轨道交通客流的变化受到社会、环境等因素
的影响，如城市政策、节假日等，如果没有及时了解和考虑社会环境变化，会导致实际客流和预测客流存在一定的差距。
二、城市轨道交通预测客流与实际客流误差的解决办法
1、提高客流特征准确性：在制定预测模型前，应该精确描述客流特征，比如分析客流时间分布规律，收集历史数据，综合考虑客流特征影响
因素等，以便尽可能准确地反映实际情况。
2、完善预测模型：可以采用先进的机器学习技术，利用历史数据构
建精准的预测模型，进而提高预测的准确率，保证预测的准确性。
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城市轨道交通客流预测问题分析及建议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1 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。
2 目前我国城市轨道交通客流预测存在的问题及原因分析2.1 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。
2.2 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：(1) 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) 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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
(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。
3 改善城市轨道交通客流预测的建议（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。
随着其它公交方式的发展，必然会出现与城市轨道交通争夺客流的现象，为了保证城市轨道交通这样投资巨大的基础设施建设充分发挥效益，政府可以采取限制市区私人交通、限制常规公共交通与城市轨道交通线路同向重复设置以及票价控制等对城市轨道交通的优惠政策，以引导客流流向城市轨道交通。
这里并不是说不要发展其他道路交通，只是政府应该进行全面的考虑，避免由于不合理的竞争导致城市轨道交通客流量下降，造成能力浪费以及城市轨道交通建设资金回收困难的问题。
莫斯科地铁始终追求的是地铁运输的社会效益，因此，采取低票价政策，鼓励、引导市民乘坐地铁，同时政府对地铁公司保持一定比例的补贴，确保地铁公司的正常、满负荷运营。
其中，政府的政策引导和宏观调控起了关键的作用。
而在北京，与地铁一号线平行的长安街上布有十几条线的公交、巴士，复八线开通后地面公交线未作调整，另外，地铁环线上也有始终与环线平行运行的地面几条主要公交线，形成地铁争夺客流源的局面。
（2）积极进行城市交通基础数据调查工作，为城市轨道交通客流预测提供真实、可靠的预测基础数据。
交通调查工作由于其复杂性、长期性以及投入较大的特点，限制了此项工作的开展，致使我国城市现状交通调查工作非常欠缺。
但是作为城市建设和管理的基础资料，又是客流预测不可或缺的数据，交通调查应该由政府的相关部门长时间、大范围地每隔一定时间（一般是几年或者十几年）就进行一次，不断更新交通情况调查资料。
在完全掌握城市的出行规律之后进行客流预测就会更加准确可靠。
（3）城市轨道交通客流预测时要以交通分析为主导，做到定性分析和定量分析相结合，静态和动态相结合，近期规划与远景方案相结合。
（4）探讨是否可以改变我国城市轨道交通建设规模决策完全依靠客流预测的做法。
《地铁规范》等国家技术标准明确规定，一个城市的地铁是否可以建设以及建设规模都将由客流预测来决定。
客流量 3 万/小时的地铁修建门槛，引起如前所述的有些城市为了地铁开工建设，人为夸大客流预测结果，造成巨大基础建设资金浪费的问题。
客流是交通需求和交通供给之间的动态平衡，如果能够把客流预测从观念上改变为客流规划，按照规划引导客流目标决策的方法来决定地铁的修建，要更加科学。
按照远期高峰小时客流量来计算地铁设计，还要增加20%以上的预留，这样使得客流明显具有空间和时间不均性特点的地铁运输能力在客流低谷时造成浪费。
其实，国外的一些地铁建设运营经验已经表明，在一定的程度上，采取“小编组、高密度”的方案来考虑这种预留的话，是比较经济合理的。
（5）城市轨道交通规划时要加强“城市轨道交通网络效应”的意识，以充分吸引客流，保证一定的客流量。
[参考文献]1 上海轨道交通4 号线预测客流量和票价的调整. 城市轨道交通研究，2003（5）：54-57.2 城市快速轨道交通线网规划发展和存在的问题. 城市规划，2002（11）：71-75.3 广州地铁公司. 广州地铁降低地铁造价及工程建设管理等若干问题的研究报告. 见：北方交通大学北京城建设计研究总院城市轨道交通研究中心，编. 降低地铁造价及工程建设管理等若干问题的研究论文集. 降低地铁造价及工程建设管理等若干问题的研究高层论坛，2003 年4 月12 日—14 日，北方交通大学，280-285.4 青岛地铁一期工程拟采用的行车组织运营方式介绍. 见：北方交通大学北京城建设计研究总院城市轨道交通研究中心，编. 降低地铁造价及工程建设管理等若干问题的研究论文集. 降低地铁造价及工程建设管理等若干问题的研究高级论坛，2003 年 4 月12 日—14 日，北方交通大学，368-374.5 对轨道交通网络系统规划设计方法的思考. 城市规划，2002（11）：76-79.。