进出站客流特征驱动的地铁车站画像构建及风险识别

基于地铁刷卡数据,采用K-means时间序列聚类算法对北京市40个换乘站及157个中间站和首末站的进出站客流进行画像分析及客流风险识别。考虑地铁车站在轨道交通运营网络中的位置属性,分别提取高峰时段的大客流特征和换乘客流的时空分布特征,将地铁换乘站分为4类,中间站分为6类,首末站分为2类。聚类结果表明:各类型车站的进出站客流和换乘客流在高峰时段的时间不均衡性较为突出,考虑不同周边用地性质,地铁客流的空间不均衡性较为显著。通过辨识不同地铁车站类型及其对应的客流时空特性规律,提出基于特征值数据的客流风险等级评价方法,分析了典型的换乘站客流风险状态。结果表明:不同类型的换乘站客流风险时段有所区别、客流风险等级不同,其中B类型换乘车站客流风险最高。本研究能为地铁客流精细化诱导和地铁运营风险防控提供支持。

西宁市主城区公交线路及客流特征分析

为探究西宁市主城区公交运行状况和服务水平,通过对公交客流特征进行分析,明确当前存在的问题,并提出改进措施。以西宁市主城区公交线路调研信息为基础,选取具有代表性的12条公交线路客流进行分析,采用实测和跟车调研的方式获取公交线路里程、平均行驶速度和站点客流量等信息。基于公交线路特征、站点客流时间分布特征、公交线路空间分布特征等因素对当前西宁市主城区公交运行现状进行分析,结果表明:西宁市主城区具有公交行驶速度较为缓慢,高峰平峰时段客流差异较大,站点客流量较为集中在商业地区等特点,并针对性地提出公交线路改进与优化策略。

上海轨道交通通勤客流特征研究

[目的]上海轨道交通的通勤客流量巨大,需针对使用城市轨道交通进行通勤的通勤者,分析其空间分布及接驳等客流特征。[方法]基于百度位置大数据及上海轨道交通客流数据,对上海轨道通勤从总量、空间分布、线路及站点进出情况、居住地和工作地两端接驳特征等方面进行了分析,并提出对策建议。[结果及结论]所提对策建议为:增加轨道切向线、优化站点周边用地布局、提升轨道网络通道上的职住平衡等。

基于多源数据融合的北京轨道交通既有线客流特征与优化提升对策研究

随着北京轨道交通网络化的运营,交通出行总量保持增长态势,乘客通勤时间长、客流吸引力不足、客流负荷不均衡、网络功能不完善等问题仍然存在,在服务能力、服务效率、服务水平等方面还需进一步优化提升。从多源客流数据入手,通过手机信令、AFC刷卡等数据从不同层面研究轨道交通网络结构与客流需求的耦合性、网络化进程中客流特征及存在问题、车站层级客流特征。基于多源数据融合的轨道交通客流特征分析,从宏观层面提出轨道交通网络的织补及服务能力的提升、从中观层面提出轨道交通单条线的服务效率的提升、从微观层面提出北京轨道交通换乘车站服务水平的提升,并针对具体案例给出优化提升的策略及实施要点。

基于客流特征分析的长株潭城际铁路运营策略优化研究

长株潭城际铁路在湖南省推进长株潭城市群一体化中扮演重要角色。常益长铁路、石长铁路联络线开通后,长株潭城际动车组开行方案经多次调整,已经从服务长沙、株洲、湘潭3市发展为辐射益阳、常德乃至湘西片区,从而增强长株潭城市群内各城市间的联系,促进长株潭城市群的融合发展。基于长株潭城际铁路发展现状,对其15个站点之间及与其他跨线站点的到发客流进行分析,考察长株潭城际客流出行时间和时空特征,总结市内、长株潭3市之间、长株潭对外3个层次的长株潭城际客流特征,并有针对性地提出长株潭城际铁路运营策略优化建议。

上海市浦东新区中心城公交走廊客流特征及优化方法研究

随着上海市轨道交通网络的日趋完善,需重新定义和明确公交走廊的客运功能。首先,基于传统评价指标和大数据分析模型筛选出7条上海市浦东新区中心城公交走廊,并融合多源数据对其线网结构及客流特征进行分析,提出骨干型和换乘型2种公交走廊的判别方法;其次,基于公交走廊线网优化调整实践经验,总结公交走廊线网优化的技术路线,并以沪南路为示范廊道给出具体方案;最后,对上海市地面公交转型发展提出相关思考和建议。

深圳与粤港澳大湾区城市间铁路客流特征研究

粤港澳大湾区定位世界级城市群,深圳是其核心引擎城市之一,肩负辐射带动周边区域发展的重要任务。铁路作为城市群内部联系的骨干交通设施,对加强深圳与周边城市交流、促进区域协同发展具有重要作用。基于2015—2019年铁路票务数据,从总体、线路、车站等方面分析深圳与粤港澳大湾区城市间铁路客流特征,揭示深圳与这些城市铁路联系状况,同时为城市和铁路设施规划布局提供一定参考。

多源数据下公交客流特征分析

随着城市交通系统的发展,交通数据变得日益庞大且重要。其中,公交数据相比轨道交通数据尤其复杂,数据相互独立,造成分析和使用难题。为解决此问题,提出了一种多源数据下公交客流出行特征分析方法,通过时空特征挖掘乘客出行规律。本文利用多源数据匹配乘客上站点,使用下车站点模型推导出乘客下车站点,然后使用OD判断模型推出乘客OD并建立OD矩阵。从时间和空间的角度分析客流OD特征,研究乘客出行规律,发现潜在公交需求。使用该方法得到的乘客出行特征可为城市交通规划提供准确参考。

基于客流特征的城市轨道交通站点分类——以青岛市为例

为提高城市轨道交通与常规公交衔接服务能力,提升城市公共交通系统整体吸引力,结合服务需求对轨道交通站点进行了分类,并针对不同类型的轨道交通站点提出常规公交接驳服务建议。基于青岛市轨道交通刷卡数据,提取乘客出行特征和车站客流分布特征,应用K-Means算法对轨道交通站点进行分类,并结合轨道交通站点客流特征将轨道交通站点识别为就业导向型、职住混合型、居住导向型、娱乐购物型等4类。在此基础上,提出不同类型站点常规公交出行接驳服务建议:对于就业导向型站点,建议实施以乘客总换乘时间最短为目标的接驳公交运营时刻表,减少乘客等车时间;对于职住混合型站点,建议采用定制公交模式提供个性化接驳出行服务;对于居住导向型站点,建议提供“区域巡游定制公交”服务,在保障公共服务的基础上,提升接驳公交车运营效益;对于娱乐购物型站点,建议在周末或旅游旺季提供休闲微循环线路,以满足该区域乘客游玩购物的出行需求。

具有季节性客流特征的旅游景区周边交通组织策略研究——以国家植物园地区为例

具有季节性客流特征的旅游景区在旺季和淡季时巨大的客流差异对周边交通设施的供给与交通组织提出了考验,如何缓解旺季时交通设施紧张以及减少淡季时交通设施空闲关系到景区的发展.为此,分析季节性客流旅游景区交通需求及供给特征,以国家植物园地区为例,梳理国家植物园地区现状交通条件和游客规模,剖析该地区交通存在的问题和症结;基于国家植物园和香山公园的历史游客量,预测该地区旅游高峰期道路需求和停车需求,分析该地区交通供需关系.结果表明,现状和规划条件下,道路和停车均不能满足极高峰交通需求.最终针对国家植物园地区不同客流情况提出交通改善建议,并总结具有季节性客流特征的旅游景区周边交通组织策略和建议.

苏州轨道交通初步成网阶段客流特征分析及启示

概述了苏州轨道交通的3个发展阶段(一条线运营阶段、两条线运营阶段和初步成网阶段),重点分析了线网客流的发展特征,主要包括高峰小时客流最大断面的客流特征、进出站客流特征及乘客出行OD(起讫点)特征等,总结了苏州轨道交通客流发展的4个规律。在此基础上,分析了目前苏州轨道交通线网存在的主要问题,为苏州轨道交通的进一步发展提出建议。

基于客流特征的轨道站点影响区和轨道站点之间功能布局研究——以厦门为例

轨道站点影响区和站点之间功能布局是落实TOD理念(Transit-Oriented-Development)——以公共交通为空间开发导向的重要内容,客流是站点功能布局成效的直接体现。通过轨道站点影响区POI结构,将厦门轨道站点分为单主导功能、双主导功能和混合功能3类。通过分析站点客流量,明晰站点影响区功能布局与出行发生之间的关系。以站点间客流OD量及站点客流OD在各距离段的分布,分析站点之间功能布局与空间客流分布的关系。根据现状呈现出来的轨道站点功能布局特征及对应的客流特征,提出下一步发展策略。结果表明:1)高客流量站点以单、双主导功能站点为主,混合功能站点客流量并不突出;2)同类型站点间OD量较小,不同类型站点间OD量较大,空间站点功能互补性直接影响OD的空间特征;3)站点各距离段OD比例受中心地职能等级及周边站点功能互补性的双重影响。文章基于对站点影响区和站点之间功能布局与乘客出行相关关系的分析,结合城市功能布局的市场规律及城市空间结构发展需求,提出站点影响区“混合基本功能,集聚主导功能”和站点之间“差异互补,连点成轴”的功能布局原则,以期为以轨道交通为主体的TOD综合开发提供参考。

贵阳地铁双线客流特征及网络化运营思考

贵阳轨道交通网络化运营时代即将到来,线网客运量及其分布特征将发生急剧性变化,运营管理迎来新的变化和挑战。该文以双线客流数据为依托,从时间和空间分布角度分析贵阳地铁双线客流成长过程及分布特征,结合当前运营实际,思考轨道交通网络化初期运营组织,以期为贵阳轨道交通网络化初期运营管理提供借鉴。

过江通道视角下地面公交客流特征研究——以南京市为例

为提供跨江地面公交的线网规划与运营管理依据,以公交IC卡数据为核心,应用基于出行链和最小熵率的客流OD推导技术,挖掘完整准确的公交客流数据,分析总结了跨江公交客流特征,结果表明:(1)跨江线路早高峰开始时间提前,具有早启性;(2)跨江线路早晚高峰客流方向性明显,具有潮汐性;(3)跨江客流在空间分布上具有集聚性。在此基础上,提出了时刻表优化和线路调整两点建议。

基于车站客流特征的城市轨道交通就业中心站点识别方法

目的:城市就业中心布局是表征城市中心体系的重要指标,应从交通视角出发,研究城市就业中心的空间布局及演变规律,这对优化城市空间布局和综合交通体系均具有重要意义。方法:基于深圳市城市轨道交通2015年和2021年的AFC(自动售检票)数据,以深圳轨道交通车公庙换乘站为例分析了该市就业中心周边站点高峰小时的客流特征,提出了城市轨道交通就业中心站点(以下简称“就业中心站”)的定义及城市轨道交通车站就业指数的概念,进而提出了基于城市轨道交通AFC数据识别城市就业中心的技术方法。最后分析了深圳市就业中心站的空间分布特征及其演变规律。结果及结论:就业中心站分为主要就业中心站、次要就业中心站及一般就业中心站3个类别。通过对深圳市就业中心站的识别,可反映就业中心在该市的空间分布情况。就业中心站的产生与发展受城市轨道交通车站的空间区位、沿线用地开发程度、有无城市轨道交通线路引入等因素影响较大。中心城区就业功能的不断集聚是促进城市就业中心发展的关键因素,大体量商业办公建筑的使用及城市轨道交通新线开通均可进一步强化既有城市就业中心的功能。

基于在线支付数据的公交客流特征分析方法——以三明市清流县为例

为了给公交系统规划方案提供数据支撑,以公交在线支付数据为基础,通过数据收集、代刷数据剔除、换乘数据判断、下车站点判断等步骤,结合统计方法,得到了公交分担比例、时间分布、距离分布、线站分布、特定群体公交服务情况等公交运行特征,并以三明市清流县为例,验证了数据分析方法在公交客流特征分析中的适应性。

基于客流特征分析的城市轨道交通行车组织优化研究

城市轨道交通行车组织的优化是为了解决日益增长的城市人口和出行需求对交通系统所带来的挑战。优化行车组织不仅涉及到行车调度、列车编组等运营方面的问题,更需要充分考虑客流特征对行车组织的影响。客流特征包括客流分布情况、断面客流特征、时间部分不均衡状态以及空间分布不均等方面的因素。本文探讨城市轨道交通行车组织的优化方案,以提高交通系统的运行效率和服务质量。

武汉市轨道交通网络化运营前后客流特征对比分析

武汉市轨道交通建设正处于加速网络化阶段,但由于其“两江四岸”的天然地理特征,存在着中心城区轨道交通线网客流分布不均、部分车站客流集散量偏高、进出站不均匀系数差异过大等情况。结合2016年和2022年的武汉地铁AFC数据,利用Arcgis地理信息分析软件、Emme交通建模软件,挖掘轨道交通网络化运营前后进出站客流空间分布、站点进出站客流方向不均匀分布、区间客流空间分布、换乘客流空间分布的主要客流特征,在此基础上,为后期提升武汉市已运营线路客流效益、规划线路的客流规划重点、运营组织等提供相关建议。

北京轨道交通网络化客流特征分析与启示

轨道交通网络化客流特征分析与总结,对于提高轨道交通规划设计与运营管理水平具有重要作用。分析北京轨道交通各条线路的客流成长规律,其中重点分析2007年以来每开通1条新线对既有线网、线路、所涉及车站的影响;分析线网客流特征,主要包括分析各线上下车量时空分布规律、乘坐距离分布趋势、换乘客流时空分布规律、高峰小时客流特征及不均衡性、断面流量特征等;从目前的客流特征出发,分析线网规划、工程设计、运输组织时应注意的若干问题。

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现:随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。