基于改进四阶段法的武广客运专线客流预测_曹尧谦

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铁路客运专线客流预测模型研究

铁路客运专线客流预测模型研究

铁路客运专线客流预测模型研究
郭义荣;董宝田
【期刊名称】《铁道运输与经济》
【年(卷),期】2011(033)009
【摘要】在分析目前铁路客流预测研究方法的基础上,根据客运专线是否建成划分为两个阶段选择不同的客流预测方法.依据客运专线客运量预测方案的实施步骤,探讨了初期客运量预测和运营期客运量预测方法.对于正常运营的客运专线,采用分时间周期的客流预测方法,可以对日常客流、特殊时期客流,以及一周中的任意一天或一天中的任意时段客流进行预测,针对性较强,是一种全新的预测思路.
【总页数】5页(P86-90)
【作者】郭义荣;董宝田
【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京 100044;北京交通大学交通运输学院,北京 100044
【正文语种】中文
【中图分类】U293.1+3
【相关文献】
1.基于假设意向调查数据的铁路客运专线客流预测方法研究 [J], 王英男;张喜
2.铁路客运专线客流输送模式的研究 [J], 丁洁冰;赵鹏
3.铁路客运专线模糊k近邻客流预测模型 [J], 豆飞;贾利民;秦勇;徐杰;王莉
4.大数据分析的景区客流量预测模型研究 [J], 李冬
5.城市轨道交通进出站短时客流预测模型研究 [J], 蔡昌俊
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武广铁路客运专线无砟轨道路基变形控制设计关键技术

武广铁路客运专线无砟轨道路基变形控制设计关键技术
2 工 后 沉 降 产 生 因素
() 1 通过 大量 钻 探 数 据 汇 总 分析 , 了解 了沿 线 地
质条 件和 地层分 布情 况 。 ( ) 一 般饱 和地 基 土 , 格 规范 勘探 取 样行 为 , 2对 严
从 无砟轨 道路 基结 构 特 点 分析 , 基 沉 降可 分 为 路 以下 3部分 。
3 土 体 力 学 参 数 的 合 理 获 取
准确 合理 的力学参 数是 沉降计 算 的前 提保证 。武 广铁 路客 运专线 分段 、 分工 区进行 了工程 地质勘 察 , 通
过初 勘 、 勘 , 合工 程地质 钻探 、 内土工试验 、 详 结 室 原位 测试 等资 料 , 沿 线 的地 质 条 件 进 行 了详 细 的研 究 。 对
沉 降考虑 的重点 。而 且对 于不 同类 型 的地 基土 沉降完 成 的速度 、 间不 同 , 算模 式和方 法亦 不同 。 时 计 因此 , 在路基 设 计 中应 主 要针 对 地基 沉 降 采取 控
制措 施 。
1 概 述
武 广铁路 客运 专线线 设 计 时速 3 0k 全线 无 砟 5 m、 轨道 , 求路基 工后 沉降 小于 1 m, 要 5m 台后 路基 沉 降差
过建 立代 表性对 比勘 探 试 验点 , 用 对 土层 扰 动小 的 采 三 重管双 动取 土器钻 探 取样 室 内试 验 , 合 现 场 载荷 结 试验 、 标准 贯人 、 静力 触探等 原位测 试等 多手段 获取地
技术指南[ ] S.
参考文 献 :
[] 刘 1 彬 . 路 客 运专 线 过 渡 段 施 工 技 术 研 究 [ 1 铁 道 标 准 设 计 , 铁 J. 20 ( 2 . 06 1 ) [ ] 铁 建 设 [ 0 5 10号 , 运 专 线 铁路 路 基 工 程 施 工 质 量 验 收 暂 行 2 20 ]6 客

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

中图分类号 :U491
Vol.19 No.4 August 2019
文 献 标 志 码:A
基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法
黄益绍*a, b,韩 磊 a, b
(长沙理工大学 a. 道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心;b. 交通运输工程学院,长沙 410114)
摘 要: 以公交车 IC 卡和 GPS 数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习 机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托 IC 卡和 GPS 数据在站点的特征表现和内 在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车 站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定 ELM 输入 参数维度,并采用 IPSO 算法找到 ELM 的最优隐含层节点参数;最后依托广州市 19 路公交车 客流数据仓库进行了方法验证.结果表明:所用优化后的 ELM 方法预测误差在 10%以内,并与 应用广泛的 SVM、ARIMA 和传统 ELM 模型进行对比分析,发现改进的 ELM 方法拥有更高的 可靠性和泛化性能. 关键词: 城市交通;公交站点短时客流预测;改进粒子群算法;极限学习机;IC 卡数据; GPS 数据
Abstract: A short-term passenger flow prediction model on bus stop of optimized extreme learning machine and improved particle swarm optimization is proposed based on the bus IC card and GPS data. According to the characteristic and connection of IC card and GPS data at the bus station, station spacing is defined. Through analyzing the relationship between station spacing and the distance from the traffic to central station, a method to determining the bus passenger boarding station is proposed, and then get the number of boarding passenger at each stop. By analyzing the passenger flow data features of the bus, the dimension of input parameters of ELM is determined. Besides, the improved particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal hidden layer node parameters of the extreme learning machine. Finally, the automated fare collection data of the 19 bus in Guangzhou city are taken to method verification. The results show that the prediction error of the optimized ELM method is less than 10%. Compared with SVM, ARIMA and traditional ELM which are widely used, the improved ELM methods has better reliability and generalization performance. Keywords: urban traffic; short- term passenger flow prediction on bus stop; improved particle swarm optimization; extreme learning machine; IC card data; GPS data

城市轨道交通短时客流预测文献综述

城市轨道交通短时客流预测文献综述

城市轨道交通短时客流预测文献综述城市轨道交通短时客流预测文献综述引言城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分,在现代城市中发挥着越来越重要的作用。

然而,随着城市人口的日益增加和城市化进程的加速,轨道交通系统面临着日益增长的乘客需求。

因此,对城市轨道交通短时客流的准确预测成为提高城市交通运输系统效率和服务质量的关键。

短时客流预测的重要性城市轨道交通短时客流预测是指研究在较短的时间范围内(通常为几小时至一天),准确预测乘客在特定时间段和特定站点的到达和出站数量。

短时客流预测对轨道交通系统的管理和运营具有重要意义,它可以帮助相关部门合理安排列车运力,提供准确的运营计划,减少拥挤和延误,提高乘客满意度。

研究方法与技术在城市轨道交通短时客流预测的研究中,各种方法和技术被应用于探索和建模乘客行为、预测乘客流量。

以下是几种常见的预测方法:1. 经验模型法:基于历史数据和人工经验进行建模,通过确定影响客流量的因素,如日期、时间、天气等,采用回归分析、时间序列分析等方法进行预测。

这种方法简单易实施,但对特定事件和突发情况的适应性有限。

2. 机器学习方法:如支持向量回归、决策树、神经网络等,通过训练模型从历史数据中学习乘客行为的模式,并利用所学到的模式对未来的客流量进行预测。

这些模型可以识别复杂的非线性关系,适应性较强,但需要大量的数据进行训练,且对特定领域的解释性有限。

3. 基于数学模型的方法:如传统的传输规划模型(如四阶模型、广义四阶模型),根据公式和理论模型进行客流预测。

这些方法基于一定的假设和条件,具有较高的可解释性和稳定性,但需要较多的输入数据和计算资源。

4. 多源数据融合方法:将各种不同来源的数据进行整合,如轨道交通系统记录、信号灯数据、移动互联网数据等,通过数据挖掘、人工智能等技术得到准确的客流预测结果。

这种方法可以充分利用多样化的数据,提高预测准确度,但数据整合和处理的复杂性较高。

研究进展与应用案例在城市轨道交通短时客流预测的领域中,国内外的研究者不断提出新的方法和技术,不断改善和完善预测模型。

武广铁路客运专线站前专业关键技术管理实践

武广铁路客运专线站前专业关键技术管理实践
16万 k 以上 。 主要 是 为 了加 大繁 忙 干线 客 货 分 线 . m 的力 度 , 在维 持原 “ 四纵 四横 ” 运专 线 基础 骨 架不 变 客
技术研 究》 2 等 0个 铁 道部 科 研项 目。通 过科 技 攻关 ,
开展学 术交 流 , 培养 造就 了一批 技术 专家 , 在线下基 础
3级 列控 系统 、 引 供 电 系统 、 营 调 度 系统 、 客 服 牵 运 旅
务系统 、 综合接 地及 电磁 兼 容 、 大型 客 站 、 能与 环保 节
技术 、 联合调试 系统 、 建设 项 目信息 管 理 系统 等 1 2个 方面加 大科技 攻关 , 以施 工现场 为平 台 , 对相 关施工 工
标准体 系和 系统掌 握建设 成套技 术奠定 基础 。武广 铁
路客运 专 线 有 限 责 任 公 司 制 订 了 《 研 管 理 办 法 》 科 、 《 技术创 新 规划 》 管 理 文件 , 点 在 无 砟 轨道 、 大 等 重 特
桥 梁 及 特 长 隧 道 、 S —R 系 统 、 S GM G N—R 系 统 、 T S CC 一
路 基 变 形 控 制 技 术 及 施 工 工 艺 试 验 研 究 》 、
( 0 5 0 2一 2 0 K 0 D一1武广 铁路客 运专线 隧道 全封闭 防水
《 中长 期铁路 网 规划 》 行 相 应 调 整 , 进 形成 了 《 中长 期
铁路 网规划 ( 0 8年调整 ) ( 20 》 以下简 称《 整 方案 》 。 调 ) 《 调整 方案》 客运 专线建 设 目标 由 1 2万 k 调整 为 将 . m
越 的动车组 、 先进 可靠 的列车 运行控 制系统 、 高效 的运 输 组织 与运 营管 理体 系 进行 综 合 集成 , 是 当代 高新 也

基于OD反推模型预测客运通道客流量

基于OD反推模型预测客运通道客流量

基于OD反推模型预测客运通道客流量
李夏苗;黄桂章;汤杰
【期刊名称】《铁道学报》
【年(卷),期】2008(030)006
【摘要】OD矩阵是进行客流预测的重要基础数据,在实际操作过程中,获取吸引区之间的OD矩阵却是非常困难的,一般采用OD调查的方式,但缺陷是调查过程较为费时、费力.本文提出一种免OD调查,利用客流区段观测值直接反推OD矩阵的方法.首先讨论了传统"四阶段"模式与OD反推预测模式的联系和区别,然后阐述以重力模型为结构的基于区段客流量反推OD矩阵模型,并利用最大似然法对模型参数进行迭代求解,最后结合一个具体实例,运用该方法对武广客运通道的客流量进行了预测分析,采用试算法模拟重力模型的参数,误差控制良好,结果验证了方法的有效性.【总页数】6页(P7-12)
【作者】李夏苗;黄桂章;汤杰
【作者单位】中南大学,交通运输工程学院,湖南,长沙410075;中南大学,交通运输工程学院,湖南,长沙410075;中南大学,交通运输工程学院,湖南,长沙410075
【正文语种】中文
【中图分类】U293.13
【相关文献】
1.基于OD反推的客运专线客流预测方法研究 [J], 葛永;叶建勇;李强
2.基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测 [J], 李良;田我顺;夏长会
3.基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测 [J], 李良;田我顺;夏长会
4.基于反推模型预测控制的储能控制器设计 [J], 李红;朱立位;张成龙;葛乐
5.后疫情时代基于XGBoost的铁路客运站客流量预测研究 [J], 王平;吴文波;马毅华;许江;宗智诚
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武广客运专线无碴轨道测量定位控制技术研究

武广客运专线无碴轨道测量定位控制技术研究
3 引进 瑞 士 G P10 . 3 R 00测 量 系 统 ,确 保 轨 1 . 部 定 位 后 在 铺 筑 混 凝 土 之前 , 用 8全 采 究 G P O 0系 统 对 轨 道 快 速 进 行 一 次 检查 , 速 枕 的安 装 精 度 。 R I0 迅

3 2— 2
关 键 词 : 运 专 线 ; 碴轨 道 ; 位 ; 制 客 无 定 控
武广 客运专线对 轨道 的平顺性有严 格 的 要求 , 而且不能依靠成型后再作大 的调 整, 以 所 无碴轨道如何 一次实现高精度 的定位和施工 中
的适 时 对 平 顺 性 快 速 判定 , 无 碴 轨 道施 工 的 是 难点与关键【只有做 到这两点才能保证轨道 的 高 平顺 性 。 根 据 研 究 认 为日如 果 在 成 型 的 路段 上 设 置 二等导线网作为测设基线, 采用 GR 10 P 0 0测量 系统 高精度测设轨道的绝对三维坐标, 及时反 映轨道平顺度数值; 可以通过两次调整定位, 依
图 2 施 工粗 调 定 位控 制 示意 图
图 1测 量 布 置 平 面示 意 图
靠多 台调轨器初步定位. 整群螺杆式定 位器精 如有偏 差进行 调整, 精精 完成 确定位, 可以实现轨枕精确定位, 并欧洲有成熟 给出平顺度结果,
饲。 的经验 。 1 . 9测量流程共分 四次逐步达到准确精度 , 1施工测量控制措施 第二 次粗调, 三次精凋 , 四 第 第 无碴轨 道施工 测量控制完 全不 同于普 通 第 一 次为初调, 轨道的划线法或控制桩法定位技术 , 定位 原 次为精精 凋。 其 2 施 工 定 位 控 制 措施 理是在成 型的路基 、 桥梁 、 隧道上布设二等精度 主要依靠 牢 固可靠 的定位器 作为 定位 装 导线网闭 合平差后作 为基网, 再利用全站仪和 轨 检 小 车 及 分 析 系 统 称 为 G PI0 R O 0测 量 系 统 , 置,依靠灵 活可靠 的调轨机作为调轨装 置结合 对 每 一 根 轨 枕处 的 中线 和高 程 ( 轨 道 进 行 全 上述测量 系统共 同实现定位控制,具体 措施 如 对 断面三维空 间位置和铺设精度进行检测)适时 下 。 图 3 螺 杆 定 位 器 工作 示意 图 21各种钢筋的定位采取常规的划线法定 , 进行测 量( 坐标 法) , 跟踪精凋 , 完成最终定位 ( 见 34 引进德 国成套 的现场轨枕组装 、 . 调整、 位, 划线依据 中心 线控制桩进行, 安放时对 钢筋 图1 ) 。具体方法措施如下: 拆除、 混凝 土灌 注设备, 请有实践经验 的德方技 轨枕布枕 、 钢轨布轨也对准地划 11粗定位利用控制桩和常规测量对轨道 准地划线定 位。 . 术人 员现场提供技术指导, 确保现场施工精度。 线定位。完成仞调定位, 以便轨道组装 。轨枕布 的粗调进行控制,可以保证轨道 的中心 与高程 35建立动态监测系统, . 对重要结构物进行 枕时五根轨枕一组 , 轨枕 间距依靠 抓枕机十爪 绝 对 值误 差 在 + rm 以 内 。 5 a 施工全过程沉降观测 。合理安排工序时间, 对 1 ( 路 基 两 侧 布置 导 线 网 , 桩 之 间距 离 伸缩功能给与定位。 .在 2 基 已经完 工的线下工程 的沉降 和变 形进行分 析, 22轨道组装之后采用多组调轨机进 行轨 . 2 0 30 , 0 — 5 m保证通视。导线网精度达到二等f 含 在此基础上, 对铺设水 硬性混凝土支 承层 、 混凝 道 三维定位,是把轨道钢轨定位与轨枕定位联 高程 1 。 土底座 、 轨道板安装做出适 当的时间安排。 确保 调轨机间距 5米左右 , 升起后完 1 两基点之 间设置 全站 仪,待测轨道处 系在一起定 位, 3 线下结构物和路基 在无碴轨道开始施工 前有充 安 装 T S X 轨 检 小 车 和 GB 10 棱 镜 及 成粗调定 位。调轨机的结构工作原理是其两个 分 的静置沉降 、 GF S00 箱梁徐变和路堤固结时间。 液压抓具抓轨, 门形 液 压 提 升 至 设 计 标 高 f 设 按 G P 0 0测量分析系统 的软件与硬件。 R 10 4 结 论 - 左右可以微微移动, 粗调偏羞 1 轨 检 小 车 的传 感 系统 检 查 轨距 、 平 、 计值 自动粗定位) . 4 水 按上述 方法实现 了武广客运专线无碴轨道 m 高程等技术 参数, 结合全站仪检查里程 、 高程技 可 以达 到 5 m 以 内。 施工 中高精度的测量与定位控制,保证轨道的 23 粗 调 定 位 的 同 时, 用 螺 杆 定 位 器 对 轨 . 采 术参数, 以上各种参数输送到分 析系统 中f 部分 高平顺性要求, 收到了 良好 的效果 。为以后客运 . 左 右 , 对 布 置 , 工 5米 成 其 数据 为持续 无线传输) 形成数据 显示, 导作 道 定 位 。定 位 器 间 隔 1 , 指 专线 无碴轨道施工积累了丰富的施工经验。 作原理是其 两个 固定器, 螺杆支持上下精调, 受 业。 参 考 文 献 15 G P 0 0系 统 除 了 具 有 完 成 _ 绝 两 个 固定 器 自身 水 平 可 以 微 微 移 动 ,精 调 偏 差 … 蒋建设 , . R 10 二维 罗新 南, 彭仁军. 武广客运专线 C T RS mi l 对定位功 能, 析系统 同时具有轨 向 、 低 、 分 高 半 可 以 达 到 1 l以 内 。 I 双 块 式 无 砟 轨 道 施 工设 备 配 套研 究 I. 型 J铁 ] 24 定 位 器 的螺 杆 是 插 入支 撑 层 或 底 座 的 . 度 分 析 功 能 , 时 指 导施 工 , 终 达 到 高 平 顺 及 最 道 工 程 学报 . 0 () 2 99. 0 定位 孔 里 , 持 螺 杆 的垂 直 与稳 定 , 不 会 摇 晃 保 并 要求 。 f1 丈权 . 运 专 线 复合 地 基 上 无 碴 轨 道路 基 2泰 客 16 全站 仪 搬 动 到 相 临 基 站 ,仪 器安 装后 移 动 。 . 沉 降的控制 与计算分析研 究『】 D. 武汉: 中南大学 25道床板的定位较为容易控制, . 采取侧钢 : 下一 地段 的 线路 中桩 进 行 定 位 施 测 ,并 t已 j 硕 士 论 文 .0 8 20. 采 成 定 位段 进 行 部 分 重 叠 、 叉复 测 , 前后 两 模控 制边 界 与 高度 , 用 常 规 测 量 方 法 就 可 以 f1 仁 军. 广 客 运 专 线 无砟 轨 道 工 程 施 工 设 交 当 3彭 武 垃 重叠 部 分 测 量 误 差 在 允 许 范 围 内后 ,方 可 继 实现 位 置 与 高 程 的控 制 。 备的投资与管理I1 J. 工程 学报, 0 (1. 铁道 2 7S ) 0 3 施 工 精 度控 制 措 施 凄进 行 测 量 。 『J 建 设 , 彦启 .武 广 客 运 专 线施 工质 量 控 制 4李 马 31无碴 轨 道施 工 质量 全 部 采 用 德 国现 行 . 1 . 量 时 由于 全 站 仪 与棱 镜 之 间有 红 外 7测 特 点 f1 阳: c. 洛 中铁 隧道 集 团 2 0 0 6年 客 运 专 线 标准控制。 线 照准, 须通视和无遮 挡, 必 现场不能有 强磁场 专题 技 术 交流 大会 论 文集 .0 6 20. 32 轨 枕 预制 与螺 旋 调 整 器 的 加 T 采 用 德 . 或相 近天线频率 干扰 G P 0 0系统 内部 的天 R 10 作 者 简 介: 旭 卿 (9 6 ) . 西 华 阴人 庞 17 ~, 陕 男 国公 司 的专 利 技 术 , 保加 工 精 度 。 确 线通讯。 工 学硕 士, 讲 师 , 要 从 事 轨 道 交 通 方 面 的 研 汉 主

武广铁路客运专线动车组运用效率与检修基地规模研究

武广铁路客运专线动车组运用效率与检修基地规模研究
的效 果 。
虑, 即近期 有 两 种 速 度 等 级 的 列 车 开 行 , A类 车 3 0 0
k/ m h及 以上 , B类 车 2 0k / 0 m h及 以上 ; 期逐 步过 渡 远 到全 高速 。列 车 开 行 方 案 的设 计 主要 从 客 流需 求 出 发 , 合考 虑本线 、 综 跨线列 车开行 原则 , 站设 置方案 , 停 列 车载客人 数及 上座率 , 列车运 营速度 , 车站设 置方案 等 因素 。根 据 国外 高速铁 路列 车运 营实践 以及 我 国以 往高 速铁路 客车 开行 方案 研 究 成果 , 遵 循 开行 方 案 在
大学 , 工学 学 士 。
¨◆ ¨一 ◆ ● ● ◆ ◆ ‘ ◆ ¨ ◆ ◆ 1 I● ● ・ ● ◆ ◆ ● ● ● ● I● ’ ● ● ◆ ● ● ‘◆ ● ◆ ● ● I● I _
( ) 砟轨道 对路 基工 后 沉 降要 求严 格பைடு நூலகம்。因此 需 3无
要对 路堤 施工 的全过程 实施沉 降 与稳定监 测 的动 态控 制, 合理确 定土 部结构铺 装 时间 , 以获得高 标准稳 定路
新 干 线 实 际 进 行 结 果 对 比分 析 , 验 证 研 究 结 果 , 期 并 以
研究 方法 及结论 更切 合 实 际 , 可供 客 运 专线 工程 建 设
收 稿 日期 : 0 9 1—3 2 0 —1 0
作 者 简 介 : 路 ( 93 ) 女 , 级 工 程 师 ,95年 毕 业 于 西 南 交 通 傅八 16 ~ , 高 18
表 1 武 广 铁 路 客 运 专 线 始发 终到 客车 对 数 对
率密 切相 关 , 因此 , 究 动 车组 的运 用 效 率 、 研 合理 确 定 动 车组运 用检修 设施 的分布及 规模 , 以降低 工程投 资 ,
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A b s t r a c t : B a s e do nt h ef l o wf o r e c a s t s t u d yo f Wu h a n-G u a n g z h o up a s s e n g e rl i n e , a c c o r d i n gt ot h eo p e r a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e p a s s e n g e r l i n e a n di t s a f f e c t i o nf o r c h a n n e l p a s s e n g e r t r a n s p o r t , t h et r a d i t i o n a l f o u r s t a g e f o r e c a s t m e t h o dw a s i m p r o v e d .U s i n g t h e g r a y m o d e l i n s t e a do f t h e o r i g i n a l g r a v i t y m o d e l , t h e v o l u m e w a s d i v i d e d i n t o d i r e c t t r a f f i c f l o wa n di n d u c e dt r a f f i cf l o wa n dw a sf o r e c a s t e dr e s p e c t i v e l y , w h i c hm a k e s f o r e c a s t b ec l o s e r w i t ht h e f a c t p a s s e n g e r f l o wo f t h e a i my e a r s o f t h e p a s s e n g e r l i n e . T h e f o r e c a s t r e s u l t s a r e s i g n i f i c a n t r e f e r e n c e f o r t h eo p e r a t i o no f t h e p a s s e n g e r l i n e a n dt h e f u r t h e r c o n s t r u c t i o no f t h eWu h a nG u a n g z h o up a s s e n g e r l i n e . K e yw o r d s : Wu h a n G u a n g z h o up a s s e n g e r l i n e ;p a s s e n g e r f l o wf o r e c a s t ;i m p r o v e d f o u r s t a g e m e t h o d
( S c h o o l o f T r a f f i c &T r a n s p o r t a t i o n ,E n g i n e e r i n g C e n t r a l S o u t hU n i v e r s i t y ,C h a n g s h a410075, C h i n a )
铁 道科学与工程学报
2010 年 6 月
Hale Waihona Puke 择、 交通分配 4 个阶段 。 以 1962 年美国芝加哥市 发表的 《C h i c a g o A r e a T r a n s p o r t a t i o nS t u d y 》为标志 , 四阶段法诞生 , 并逐步成为城市交通规划或者公路 网规划的通用模式 。 四阶段法通过对未来交通产 生和交通分布的预 测 , 并进行 方式选择和交 通分 配 , 形成交通流量预测方法 。 与其他传统的预测方 法相比 , 四阶段 法因对预测的 完整定义和准 确刻 画 , 并且可对需求的社会经济因素 、服务水平和交 通运输系统内的竞争进行全面的考量 , 从而在交通 规划 、 运营组织管理等方面有着广泛的应用 。 与国 内沿用的密度预测法等相比 , 四阶段预测法在客运 专线客流预测中具有如下特点 : ( 1) 避免了过去将铁路运输系统视 作封闭运 输系统 , 仅考虑铁路一种运输方式的局限 , 充分考 虑了各种运输方式 ( 如高速公路 、民航等 ) 与铁路 间的竞争关系 , 比较真实地反映了市场竞争条件下 各运输方式间的运量分配情况 。 ( 2) 有助于分析高速铁路系统在外 界竞争环 境下采用的管理和运营组织决策对旅客选择的影 响 , 使得客流预测和营销决策能够更好的契合 , 使 客流预测更好地为铁路旅客运输决策服务 。 ( 3) 通过效用函数描述客流的理性选择行为 , 有利于分析运输条件变化对客流需求的影响 。 ( 4) 长期以来 , 受铁路运输条件和运输能力的 制约 , 人们的出行需求处在一种抑制状态 。 客运专 线建成后 , 运输资源短缺的局面将得到根本改善 , 运输需求得到释放 , 以往通过弹性系数预测得到的 运量会低于实际需求 , 采用四阶段法可以避免这种 缺点 。 总之 , 四阶段法具有良好的理论基础 , 预测结 果可信程度较高 。 因此 , 本文采用四阶段法对武广 客运专线的客流进行预测 。 1. 2 四阶段法的改进 四阶段法一般采用重力模型作为直接需求模 型 , 需要繁多的国民经济数据 。 在对未来的经济指 标相关数据掌握不是很全面的情况下 , 若用重力模 型 , 不但运算繁琐 , 还会严重影响预测结果的精度 。 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行 预测的方法 , 可 以用较少的数 据建立模型进 行预 测 。 由于所能 掌握的经济 指标相关 数据有限 , 因 此 , 本文采用灰色模型代替重力模型作为直接需求 模型 。 同时 , 针对客运专线运营后会产生相应数量的 诱增运量的情况 , 本文 采用 L O G S U M算 子估计客 运专线建成前 、后各种运输方式广义成本的变化 ,
1. 1 四阶段法 四阶段法可分为交通产生 、交通分布 、方式选
基金项目 : 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室开放课题 ( S K L 2007K 002) 作者简介 : 曹尧谦 ( 1969 ) , 男 , 湖南资兴人 , 博士研究生 , 讲师 , 从事交通运输规划与管理研究
110
从而推算客运专线投入运营后可能产生的诱发运 量的比例 。 在方式选择和分配方面 , 四阶段法的主要模型 有集计 模型 、非集计模 型两类 。 本文 采用 L O G I T 集计模型对客运专线的市场份额进行估计 。 基于以上分析 , 形成的改进四阶段法的主要步 骤如下 : ( 1) 针对武广通道运输系统实际 , 估计各运输 方式的效用函数 。 ( 2) 建立客运专线通道旅客直接需求模型 , 预 测未来年度在没有客运专线条件下的运量 。 ( 3) 建立诱发运量预测模型 , 计算客运专线投 入运营后产生的诱增型运量 。 ( 4) 建立运输方式分配模型 , 计算各运输方式 的运量 。 改进四阶段法客流预测的执行过程如图 1所示 。
图 1 改进的四阶段法步骤图 F i g . 1S t e p so f i mp r o v e df o u r -s t a g em e t h o d
1. 3 改进四阶段法的数学模型 1. 3. 1 广义成本的效用函数模型 广义成 本包 括 直接 费 用 、旅行 时 间 、进 出站 ( 场) 时间和等候时间等 。 区段 i j 间方式 k 的广 k [ 12] 义成本效用函数 U 可表示为 : i j U i j =B 1k +B 2k ×C i j +B 3k ×T i j +B 4k ×E i j+ B 5k ×W i j
( 0) ( 0)
( 1) ( 0) μ -a ( t-1) μ X ( t ) =( X ( 1)- ) e + ( 2) a a ( 1) X 即为所得到的直接需求预测数据 。
1. 3. 3 诱发运量模型 采用 L O G S U M算子估计客运专线建成前 、后 各种运输方式广义成本的变化 , 从而推算客运专线 投入运营后可能产生的诱发运量的比例 本公式为 ( U ) i j I = a β -1 P i j ( U ) i j
第 7 卷 第 3 期 2010 年 6 月
铁道科学与 工程学报 J OU R NA LOFR A I L WA YS CI E N C EA NDE N GI N E E RI NG
V o l . 7 N o . 3 J u n e 2010
基于改进四阶段法的武广客运专线客流预测

曹尧谦 , 李夏苗 ( 中南大学 交通运输工程学院 , 湖南 长沙 410075)
a b b β [ 35]
X ( t ), 并 有
( 0)
∈ N ,X ( t )≥ 0( N 表示自然数集 ) , X ( t ), t 即可用 G M( n , h ) 模型对系统进行描述 。 其中 n 表 示微分方 程的阶数; h 表 示 序 列 数 。本 文 选 用 G M( 1, 1) 模型 , 步骤如下 。 ( 1) 对原始数据进行累加生成累加数据列 。 ( 0) ( 0) 假设客流实际值的时间序列 X ={ X ( 1) , X ( 2) ,X ( 3) , …, X ( N ) } , 有相 应的 1 阶累 加序列 X
* 收稿日期 : 2010 -01 -10
力 , 是国外用得较多的一种预测方法 。 本文作者在 对武广客运专线的客流进行预测时 , 采用灰色模型 代替原来的重力模型作为直接需求模型 , 对四阶段 法进行改进 。 采用改进的四阶段法 , 能在数据不是 很完善的情况下对客流较好地进行预测 。
1 改进 四阶 段 法的 步 骤 及其 数 学 模型
客流预测是运用科学的预测技术 , 从调查分析 过去和现在有关数据 、 情况和经验出发 , 对特定区 域范围的客运市场需求进行分析 、测算 , 得到客流 的变化规律和趋势 。 客流预测是铁路网络建设 、 运 营组织和客运营销的重要依据 。 我国正处在客运 专线建设的大发展时期 , 如何根据现有数据科学地 预测客运专线运营后的客流量 , 是一个亟待解决的 问题 。 客流预测的难点在于对运输需求众多影响 因素的全面考量 , 以及采用模型方法是否合理 。 客 流预测方法较为成熟的有时间序列预测法 、灰色预 测法 、回归预测法 、四阶段预测法 、密度预测法等 。 其中 , 四阶段预 测法因具有更 高的可信度和 说服
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