城市轨道交通网络短时客流OD估计模型

基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination)估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min时,估计平均相对误差为35.5%;为30 min时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min时,估计平均相对误差为16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.

基于航空OD客流的重力模型逆向算法

为了由航空OD(起讫点)客流数据及航线距离数据估计机场旅客吞吐量,结合哈密顿图简化算法机理,推导了简化代数算法.以我国15个主要机场之间航空OD客流数据为例,标定了模型参数,并利用两种逆向代数算法预测机场旅客吞吐量,结果吻合良好.与标准代数算法相比,简化代数算法需要的数据少,尤其适合于缺乏完整数据的大规模OD矩阵分析.

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.

南京地铁1号线客流OD矩阵推算与特性分析

以南京地铁1号线为例,充分利用地铁站客流进出数据,运用系统平衡模型与弗雷特法迭代推算得到客流OD矩阵。在系统平衡模型的求解计算过程中,运用数学软件对系数进行求解,提高了系统平衡模型的可操作性。程序设计中引入了相关控制变量,控制OD矩阵的推算精度,提高了算法运算效率。应用统计分析工具对所得数据进行分析,从而得到地铁客流量中的重要统计指标。最后,对南京地铁1号线的时空特性进行了分析。

基于公交IC卡和AVL数据的公交客流OD推算

针对国内城市公交乘客下车不用刷卡,无法获知下车站点的问题,利用公交IC刷卡数据、AVL数据和公交站点数据,提出公交站点吸引强度与公交出行链结合的公交客流OD推算方法。基于时间匹配方法融合IC刷卡数据和AVL数据,设立时间匹配弹性因子,提高乘客上车站点识别率;针对不同乘客公交出行行为,采用多时段公交站点吸引强度与公交出行链结合的方法,实现下车站点的推算,在集计层面基于最小二乘法判断模型有效性。以石家庄市公交客流为例进行验证,乘客上车站点匹配率提高了15.51百分点,乘客下车站点推算成功率稳定在90%,验证了所提方法的有效性。

基于小票法的公交客流OD分析方法研究

针对目前常规公交客流OD调查抽样率及准确率难以保证的缺陷,提出调查公交客流OD的小票法.该方法可采集各站点的上下车人数及每位乘客的上下车站点信息.本文基于小票法调查数据的基础上提出一种公交客流OD分析方法:在分析小票法原理的基础上得到乘客OD的分析算法,通过ACCESS实现乘客上车站点查询,获取公交客流OD,并通过修正和扩样,准确得到公交客流OD.最后将公交客流OD导入EMME中,进行公交客流分配,即可输出断面客流及各站点上下车人数等信息.该方法在厦门市公交客流OD调查中得到运用,取得很好的效果,证明了该方法的有效性.

公交网络客流OD推算双层模型研究

公交网络客流OD是公交线路规划和调整的重要依据。直接进行OD调查过程复杂,且数据精准度受抽样率影响较大。传统模型忽略公交换乘和道路拥堵对OD推算路径的影响,推算结果不理想。根据公交站点上下客流数据,提出以公交网络阻抗为基础,建立广义最小二乘法和交通分配相结合的双层优化模型,考虑公交换乘和道路拥堵对OD推算路径的影响,设计相应的收敛计算规则,并运用实际案例对模型进行验证。与实际调查数据进行对比的结果证明该公交客流OD推算模型具有较高的精度。

杭州地铁OD数据客流时空分布特性分析

长三角都市区一体化,需要杭州具有更高效、快捷的组织区域交通,提升面向区域的交通辐射力与交通承载力,切实发挥区域引领作用。以杭州轨道交通的OD客流数据为研究对象,利用Python对客流数据进行处理,并利用集合论等知识构建地铁站间的OD矩阵,从时间和空间两个角度对客流数据进行可视化分析,发现杭州地铁现有线路的交通时段分布很不均衡。通过Echarts绘制部分地铁站点各时段的OD客流热力图,对杭州城市居民出行特征进行研究,为杭州市在建地铁线路规划及地铁站点选址等提供重要参考依据。

深圳机场东空铁复合枢纽交通规划研究

空铁联运发展背景下复合枢纽日益普遍,航空与铁路的结合一方面优势互补提升枢纽竞争力,另一方面对交通接驳设施和城市交通带来综合性影响。该文梳理深圳机场东枢纽的区位特征、功能定位和规划要点,结合城市交通发展要求提出枢纽交通规划的核心策略和具体目标,重点研究人行、车行两套系统的布局方案和接驳组织方案,为其他空铁联运复合枢纽的交通规划提供经验与借鉴。

航空公司枢纽航线网络设计双层规划模型

针对市场补贴定价决策对航空公司枢纽航线的网络设计影响,基于双层规划思想:以枢纽机场选址、空运市场补贴方案选择和O&D客流路径选择为决策变量,构建航空公司枢纽航线网络设计的上层规划模型;以亏损空运市场补贴定价为决策变量,建立各民用运输机场空运市场补贴定价决策的下层规划模型。对国内24个城市的已有数据进行计算,结果表明:与传统枢纽航线网络设计结果相比,该模型得出的枢纽航线网络方案更符合实际要求。随着市场补贴提供者补贴总额和直达补贴因子的增加,航线网络设计的总成本不断下降;OD客流直达率则随着直达补贴因子的增加,先上升后下降。

地面等待模型中的旅客延误时间成本分析与仿真

针对多机场地面等待问题MAGHP(Multi Airport Ground Holding Problem),深入研究了影响旅客延误时间的因素,并将其应用于数学模型中目标函数的计算。将航班延误时间转化为旅客延误时间,提出了一个在航班取消情况下减少旅客延误的新方法,并与多机场地面等待模型进行了比较,仿真结果表明,可以大幅度减少旅客延误时间。

天气因素对北京市地铁客流量的影响

为了研究天气因素对地铁客流量的影响规律,基于北京市2016—2018年的逐日气象数据及地铁日客流量数据,通过SPSS 24统计及单因子方差分析,研究了天气状况、风力、空气质量及极端高温(T>30℃)、极端低温(T<0℃)等天气因素对北京市地铁日客流量的影响。结果表明:极端高温(T>30℃)天气下,北京市地铁日客流量在工作日期间增加,在周末则无显著变化;极端低温(T<0℃)天气下,在工作日期间及周末,北京市地铁日客流量均减少;工作日期间及周末,天气状况、风力、空气质量等因素对地铁日客流量的影响不显著。

基于公交IC卡与GPS数据的公交客流可视化分析

公交客流特征与规律是公交高效运营与服务提升的主要研究内容,也是城市公交线网规划的重要决策依据。随着城市人口的增长及公交出行需求的增加,产生海量多元的公交IC卡刷卡数据。为实现对公交客流特征与规律的全方位精准分析,并优化展示分析结果,运用海量IC卡刷卡数据,结合公交车辆GPS数据,建立数据之间的关联,消除信息孤岛,对公交客流建立多维度数学分析模型。从客流OD、断面客流、候车时长、客流堆积等方面分析公交客流特征与规律,并将结果可视化,开发出客流可视化分析应用系统,能够为公交运营调度、线网规划提供科学的决策依据。在构建的客流分析系统中导入厦门BRT的实际刷卡数据,运行结果表明,该系统能够准确统计BRT的客流量,并分析客流特征与出行规律。

基于出行规律的高峰小时客流OD矩阵快速估算方法

为了快速准确地计算城市交通高峰小时客流OD矩阵,提出一种简单易行的推算方法。该方法近似认为城市出行均为由家出行,从而将交通产生-吸引矩阵分解为一个由家出发的OD矩阵和一个返回家里的OD矩阵,通过调查交通高峰小时系数,将由家出发的OD矩阵与返回家里的OD矩阵按一定比例进行叠加即得到高峰小时客流OD矩阵,并应用该方法进行了算例分析。结果表明:该方法简单易行,抓住了出行的主要规律,可省去大规模的调查,具有一定的科学性与准确性,在潍坊市滨海交通客流规模预测研究中得到了较好的应用。