土地利用与城市轨道交通客流的非线性关系

城市轨道交通站点影响范围内土地利用对客流影响具有时空分异特征且存在类型差异,为针对性探讨不同站点两者的复杂非线性关系,提出一种基于土地利用空间分布规律、对站点实际影响范围进行差异化识别的方法;并通过分时段多尺度地理加权回归,获取能够表征土地利用对客流影响时空变化特征的站点聚类指标,采用K-means++算法将研究区域内的站点划分为4类;进而基于改进的梯度提升决策树模型分类定量探讨不同类别下土地利用与轨道交通客流的复杂非线性关系。研究表明:通过捕捉不同站点土地利用与客流的时空分异特征对站点进行分类识别,可有效提升两者非线性关系模型的解释度。根据模型输出结果,发现不同类别站点影响轨道交通客流的关键土地利用要素不同,第1类中关键变量为相对重要性分别为61.35%和30.08%的公交站点数量和慢行密度;第4类的情况类似但相对数值有所变化,公交站点数量的相对重要性由61.35%下降至30.31%;建筑密度在第2类中以66.57%的相对重要度占据最大比例;但在第3类中仅占5.59%。此外,不同类别站点影响范围内土地利用与轨道交通客流的关系存在较为显著且各异的阈值效应。研究表明,对于不同类别站点的用地开发应各有侧重,且应结合实际将土地利用设计指标控制在相应的合理范围内。研究为差异化的站点周边土地利用开发策略的制定提供了理论支持和量化指导。

建成环境对城市轨道交通客流影响机制的研究方法述评

建成环境与轨道交通客流之间联系密切,精准识别轨道交通客流的主要影响因素及其作用程度,对于促进轨道交通客流运营效能、引导轨道交通线网规划具有重要作用。文章对国内外相关文献进行深入研究,总结归纳了建成环境对城市轨道交通客流影响机制的主要研究方法,包括全局线性回归模型、局部线性回归模型和非线性回归模型,并对其特征和应用情况进行了详细解析。通过对比研究,发现线性回归与非线性回归方法在分析建成环境对城市轨道交通客流影响机制过程中存在的优势与劣势,并尝试采用局部线性与非线性相结合的研究方法,构建地理加权决策树模型,以综合解析建成环境与轨道交通客流之间的复杂关系。

基于ARIMA与灰色马尔科夫模型的三亚市交通客流量预测研究

为了较为全面、客观、准确地预测城市的交通客流量,对三亚市旅游统计数据2012-2017年每月的交通客流数据进行分析,在数据整理的基础上,主要采用ARIMA模型和灰色马尔科夫模型对2012-01—2017-12月三亚的交通流量分别进行拟合仿真,并对2018年每月的客流进行了趋势外推预测;结果表明:采用ARIMA预测模型所获得的平均绝对百分误差为4.42%,采用灰色马尔科夫模型获得的平均绝对百分误差为3.78%,表明两种预测具有较高的精度;最后利用灰色马尔科夫模型进行趋势外推预测,得出三亚市2018年交通客流预计近3600万,预测结果对三亚市旅游、交通等行业制定政策能起到积极的作用。

基于多船舶技术下的交通客流调度数学模型优化

在多船舶下进行交通客流调度是一个非线性的多目标规划问题,采用传统的线性调度模型会出现稳态误差。提出一种基于拟线性双曲反演控制的多船舶技术下的交通客流调度数学模型,构建多船舶技术下的交通客流调度的控制约束参量模型,采用Riccati拟线性双曲微分方程进行交通客流调度的数学建模,在渐进稳定约束泛函下进行调度模型的最优解向量分析,采用稳态补偿和自适应反演积分调控方法进行全局稳定性收敛控制,实现交通客流调度优化。仿真实验表明,采用该模型进行多船舶技术下的交通客流调度,能提高客流运输量,调度模型的全局稳定性较好,全过程自适应能力较强。

最小二乘支持向量机在公路交通客流量预测中的应用

交通客流量预测是交通规划的重要内容,对于交通规划具有重要意义。利用最小二乘支持向量机理论,建立交通客流量预测模型,通过与BP神经网络预测模型实验结果进行比较,验证了其在交通客流量预测中的有效性。

轨道交通客流检测方法探究

客流是影响城市轨道交通规划与运营的重要因素,研究有效的轨道交通客流检测方法具有十分重要的意义.基于此,笔者首先从AFC客流采集技术、热敏传感技术、机器视觉技术3个方面讨论了复杂环境中轨道交通客流的检测方法,进而针对不同的检测技术进行了对比分析,并讨论了各种方法的适用性及应用情况,对工程人员的客运调度与建设规划具有一定的指导作用。

城市轨道交通客流分析方法综述

1.概述城市轨道交通客流的预测方法主要是建立在对轨道交通客流进行预测的基础上的。近年来,越来越多的城市将轨道交通作为解决城市交通问题的重要途径之一,而客流预测是城市轨道交通系统规划和建设的重要依据,城市轨道交通建设的发展也促进了轨道交通客流预测方法的改进和水平的提升。目前。

基于BP神经网络的轨道交通客流量预测

通过对BP神经网络的研究,借助MATLAB软件及其神经网络工具箱的应用学习,对非线性函数进行逼近,通过特定设计函数对所需要建立的神经网络模型进行训练,并且利用仿真来判断误差结果,得出符合模型的合理权值以及阈值,最后根据已有年数据进行轨道交通客流量的预测.

城市轨道交通客流后评估体系及指标探讨

城市轨道交通在发展的过程中存在着客流不稳定与缺乏平衡性的问题,不仅严重影响到了人们的正常出行,而且给城市的交通建设带来了极大的困难和阻碍。本文将从城市轨道交通客流后评估体系及指标的角度进行深入地论述和分析,希望为城市交通事业的发展和建设,以及人们的正常出行提供一些行之有效的措施和建议。

基于市场细分的郊区轨道交通客流分析

介绍了市场细分的前提、市场细分的标准和方法等基本概念。以上海为例,对轨道交通客流需求市场细分流程提出了建议。选取"郊区轨道交通客流"作为未来上海轨道交通运营企业的目标子市场,设计一系列营销策略,吸引和培育郊区轨道交通客流,以促进城市轨道交通的良性发展。

基于深度学习算法的城市轨道交通客流短时预测

文中基于某地铁自动售检票数据,分析得到城市轨道交通短时客流时序数据具有非平稳性、非线性和非周期性波动等特征.借助深度学习算法,分别构建了基于LM-BP和LSTM神经网络的短时客流预测模型.选取苏州地铁中央花园站为例,以5 min为时间段,采用某一周的客流时序数据作为训练数据,预测未来一天内短时客流量的变化趋势,并对所提预测方法进行验证.结果表明:相较于参数模型中常用的三次指数平滑模型,所提方法的预测准确性和稳定性改进了50%左右,预测精度得到了大幅提升,LSTM模型具有更好的预测精度,而LM-BP模型则在计算效率方面更具优势.

基于LM-BP算法的轨道交通客流短时预测

BP神经网络是当前比较常用的人工神经网络,针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,将LM算法引入到BP神经网络中,以改进BP神经网络在预测时的训练过程,并利用轨道交通客流的时间序列对其有效性进行验证,结果证明该方法对轨道交通客流的短时预测有着更高的准确度和精度。

基于AFC系统的郑州市轨道交通客流特征分析

基于目前积累的AFC系统数据,分析郑州市线路开通近5年主要客流特征,从线网客运水平、增长趋势、高峰时段不均衡性、客流周期性变化规律、线路所经通道特点等方面论述分析。总结郑州轨道网络客流发展规律,探讨城市轨道交通与城市空间结构的关系以及郑州市轨道交通建设工作,为后期线路设计、建设、运营提供参考。

上海轨道交通客流空间分布特征分析

通过对上海市轨道交通客流的统计和建模分析,得到上海市轨道交通客流的空间分布特征,包括全日客流、早高峰客流及断面客流的空间分布。文章重点对中心城区、近郊地区、新城与其他区域的客流交换量分别进行了分析,得出上海轨道交通客流的向心性,并通过建模分析得到高峰时段的断面客流及服务水平,得出高峰时段的潮汐现象。

浅析城市轨道交通客流因素对碳排放强度的影响

城市轨道交通是现代综合交通运输体系的重要组成部分,是城市公共交通的骨干,以“绿色低碳”为行动目标是贯彻落实国家政策、向绿色城市轨道交通转型的关键举措。本文引入“城市轨道交通碳排放因子”概念,提出客运碳排放的计算方法,展示了计算示例;列出影响城市轨道交通客流的因素、前景看好的吸引客流方式;建议在大数据条件下建立行业关键数据索引。

基于POI信息熵的轨道交通客流影响因素分析--以重庆地铁一号线为例

将某工作日实测的重庆市主城区轨道交通一号线客流作为研究对象,依据手机品牌区分客流不同的收入层次,一方面基于从Date Map检索的POI数据,引入信息熵算法计算地铁站点周围POI组合结构的均衡度和优势度;另一方面运用单因素方差分析法分析POI组合结构对轨道客流变化的影响是否显著,系统分析一号线工作日的客流特征及POI组合结构对轨道通勤客流的影响。研究表明:重庆市地铁POI的分布受到了人口密集程度、空间距离与经济发展阶段等因素的制约。在站点不同的区位条件下,人们拥有不同的生活需求,土地供给情况的差异也影响了各类POI的布局和数量。

对地铁上盖商业建筑如何积极利用轨道交通客流价值的探讨

本文先对目前国内地铁上盖商业建筑的发展做了详细介绍，并阐述了轨道交通客流对地铁上盖建筑的重要性。然后从客流动线及商业规划设计、商业环境氛围的营造这两大方面，讲述了如何通过设计手法来达到积极利用对轨道交通客流价值的目的。最后对如何积极利用轨道交通的价值进行了总结，希望能对相关从业人员具有借鉴意义。

城市轨道交通客流预测方法的研究

城市轨道交通,在城市现代化建设中占据重要地位,能够对人们的出行产生重大积极的影响。加强城市轨道交通的建设工作,能够真正发挥其作用和价值。想要充分提升城市轨道交通的质量和水平,就需要对轨道的选址、车站分布等各项情况进行充分考虑,在对轨道的这些情况进行考虑时,就不得不进行交通客流的预测工作,这其中就需要使用到积极有效的预测方法。主要是从城市轨道交通客流的特点入手,对城市轨道交通客流预测的方法进行全面而细致的说明和介绍。

基于时空关联的轨道交通客流预测

背景介绍城市轨道交通系统作为现代城市交通的重要组成部分,扮演着连接城市各个角落的重要角色。随着城市人口的不断增长、城市化的快速发展以及可持续城市交通的需求,轨道交通系统的高效运营和客流量管理变得至关重要。轨道交通客流量预测作为一种关键的交通管理工具,已经成为城市轨道交通系统规划和运营中不可或缺的一部分。然而,随着城市人口的不断增加和城市化进程的推进,轨道交通系统面临着日益复杂的管理和规划挑战。其中之一是准确预测轨道交通客流量,以确保系统的高效运营和服务质量。

城市轨道交通客流成长的一般规律及影响因素分析

我国一线城市已建成的轨道交通项目取得了良好的社会和经济效益后,全国范围内的城市轨道交通建设开始进入了高速发展期。本文参考东京、北京、上海、广州等亚洲大型城市轨道交通系统历史客流量,通过分析和总结城市轨道交通客流的发展规律,从背景资料系统和实际运营两个方向对客流预测过程中可能影响客流规模的因素进行了定性分析。