新线开通后深圳地铁线网客流成长特征分析

分析深圳市轨道交通网络化发展过程中的客流变化特征,重点针对深圳地铁三期工程7、9、11号线开通后运营实际,从"网、线、点"3个层面综合分析轨道交通客流发展规律和时空分布特性,尤其是新建线路对原有网络的影响。网络层面重点分析网络客流规模、强度与地铁建设的关系;线路层面着重研究不同性质线路高峰断面、客运量增长特征的差异性;车站层面分析进出站客流、换乘客流、接驳客流的特征。通过对客流特征的分析,进一步针对未来深圳轨道交通规划设计及运营提出几点建议。

城市轨道交通客流特征分析在可研阶段的应用

城市轨道交通的工程可行性研究是一项涉及众多专业、复杂程度高、综合性强的系统工程,为更准确地把握客流特征,根据城市轨道交通工程可行性研究阶段客流预测的主要内容,就反映沿线区域特性的客流预测指标进行分析,包括高峰小时客流量、平均运距、换乘系数、区域OD和客流不均衡性等,以长春北湖线一期和成都10号线一期工程可行性研究为例,从与上位规划的符合性、线路特点的一致性和对工程方案的指导性3个方面阐述多指标结合的客流特征分析方法。

北京城铁十三号线客流量特征分析及几点思考

经过对北京城铁十三号线运营以来的实际客流量调查,进行了客流量特征分析,归纳其主要特点,提出运营对策以及城市轨道交通客流量预测的几点建议。

基于一卡通数据的公交客流时空特征分析——以深圳为例

一卡通数据记录了乘客的出行地点、时间信息,可反映城市居民公交出行的总体特征。文章提出了基于刷卡数据的常规公交、地铁客流计算方法,结合深圳市实际刷卡数据,分析了公交客流的时段分布特征、线路与站点特征和接驳换乘特征,可为行业主管部门优化公交线网、提升公众出行服务提供决策依据。

城市轨道交通网络化运营初期客流特征分析及应用

城市轨道交通具备大运量、低污染、较高安全性能、方便快捷等优点,越来越多的城市迅速建设并发展城市轨道交通,部分城市的轨道交通已初步形成网络化运营。本文以苏州轨道交通为背景,剖析了网络化运营初期的客流特征,进行客流预测与客运组织应用,对苏州轨道交通今后的发展及为广大市民乘客带来更优质的客运服务具有重大意义。

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。

城市轨道交通运营网络客流效果差异性分析

对城市轨道交通运营网络客流效果的评价分析目前在已经实现网络化运营的城市越来越受到重视。本文以无锡城市轨道交通运营后的客流指标为例,找出影响轨道交通客流效果的关键因素及深层次原因,提出切实可行的建设性意见,旨在充分发挥当前运营网络功能,并为后续轨道交通规划设计及相关工作指明方向。

城市轨道交通运营客流与预测数

近年来,国内城市轨道交通持续保持快速建设,在提升城市公共交通出行品质、缓解城市交通压力等方面发挥了较大作用,但在规划建设、运营组织中仍然存在一定问题,如轨道交通线路间客流差异较大、部分线路运营客流与工可预测客流间存在一定差距。本文旨在通过对轨道交通的客流特征分析、运营客流未达预期的误差分析,为轨道交通下一步的规划建设提供一定参考和建议。

城市轨道交通运营初期换乘站客流调查与预测分析

文章对城市轨道交通运营初期的客流特征以及影响因素进行了分析,通过对换乘站的客流量以及客流成分进行调查,分析换乘站客流的基本规律和特征,在此基础上对换乘站的未来客流量进行了预测,根据预测结果对换乘站运能不足问题提出了改进的建议和措施。

基于随机森林的航站楼负荷预测及特征分析

航站楼等公共交通建筑中,客流特征是影响实际负荷需求的重要因素。本文以某航站楼的历史运行数据为基础,建立了基于随机森林的负荷预测模型,对时间、室外气象参数、客流统计数据进一步拆解得到24 h特征、星期特征、逗留人数、室外空气焓值,结合历史负荷预测空调负荷,并对不同特征组合下的模型性能进行对比。结果表明:引入逗留人数、前1 h内的历史负荷、室外空气焓值作为输入特征对于负荷预测模型的性能有显著提升。在选择恰当的输入特征前提下,随着输入特征维度增加,随机森林模型的训练效率更高,对空调负荷的预测性能更好。

基于铁路旅客常住地与行程环的年度出行特征分析体系

为更好地利用大数据全样本下的客流信息,基于拓扑学概念提出旅客年度出行特征分析体系,包括旅客常住地识别、行程环划分以及行程环与出行链拓扑结构构建。先通过随机森林算法构建旅客常住地识别模型,然后构建基于常住地特征的改进DBSCAN基本元聚类模型,最后利用铁路行程大数据验证旅客年度出行特征分析体系的合理性。结果表明:旅客常住地识别模型能够准确判断旅客当年的唯一常住地;改进DBSCAN基本元聚类模型能够根据常住地准确识别旅客行程环,准确率达97.4%;根据年度行程环特征得到的全年出行链拓扑结构以及利用2019—2020年全部铁路行程数据得到的客流结构划分结果均符合实际情况,因此旅客年度出行特征分析体系能够覆盖旅客全年出行行为中的所有点(到发城市)、线(单次行程)、面(出行链拓扑结构),体现出旅客的行程特征和出行目的。

中国入境客流区域集散的结构差异与转移规律研究

根据入境游客抽样调查数据特性,本文对已有的集散理论模型进行改进和验证,并基于1997~2014年入境旅游统计数据和入境游客抽样调查数据,结合统计分析方法,探究入境客流在中国省区集散的结构差异和转移规律。研究表明,(1)当集散模型计算结果无量纲时,实证研究过程可无需考虑入境客流集散抽样调查数据特性;当集散模型计算结果有量纲时,实证研究过程必须考虑入境客流集散抽样调查数据特性。(2)依据入境客流集聚指数和扩散指数,各省区可分别被划为平均值相近且波动趋势相似的6类群体和7类群体。从第1类开始,大部分省区入境客流的集聚客源地和扩散目的地分散化程度在逐渐降低,即集聚和扩散入境客流的外部依赖性在逐渐增强。(3)中国形成了由"东部六大省区"入境、"北上广"离境的入境客流核心集散模式,"广东→其它省区→北京或者上海"成为最主要的入境客流集散路径,同时陕西也已崛起为局部区域入境客流的主要中转省区。

东北地区市域旅游客流时空差异及影响因素

探究东北地区市域旅游客流时空差异及影响因素,对其制定旅游发展策略具有重要意义。以东北地区41个市域作为研究对象,选取2009、2014、2018三年的截面数据,运用空间自相关、LISA时间路径、LISA时空跃迁等方法研究旅游客流时空差异特征,并结合OLS模型和GWR模型分析影响因素空间分异。结果表明:旅游客流表现为不平衡状态,其空间格局为三核扩散模式;旅游客流呈正空间自相关性,空间均质性较为明显;旅游客流呈更加稳定的局部空间结构,具有较强的负向空间整合性和路径锁定特征;交通区位、产业结构、人力资源是影响旅游客流的主要因素,且各影响因素存在显著空间分异特征。

郑焦城际旅客出行行为特征分析

文章通过问卷调查的形式对郑焦城际旅客的出行行为进行分析,通过对各交通方式的影响因素进行定量分析,构建效用函数模型和Logit模型,预测郑焦城际铁路和高速公路这两种运输方式的客流分担率,并对不同票价条件下城际铁路的客流分担率进行研究。结果表明,大多数城际旅客优先选择的出行方式是城际铁路,同时票价对客流分担率有一定的影响。

1994～2008年西部入境旅游典型省份客流集散时空动态研究——以陕西、四川、云南为例

文章构建了入境游客转移数量模型、入境旅游流空间集中指数模型、入境旅游流转移态矩阵,基于1994～2008年入境旅游统计数据和入境游客抽样调查数据,定量测评陕西、四川、云南三省入境旅游流集聚指数与扩散指数、入境旅游流集聚态指数与扩散态指数;通过时间序列对比,揭示西部三省入境旅游流的空间集散特征与动态变化过程;通过西部三省之间的对比,分析其入境旅游流空间集散的地域差异性。研究表明:四川省入境旅游客流集散能力最强,云南省居中,陕西省最弱;中国入境旅游客流系统是一个"东部引领西部,西部反作用于东部"的时空地域格局复杂的动态平衡系统。文章结合历时性分析方法和共时性分析方法,选取西部三省开展入境旅游客流集散时空动态研究,旨在为探索中国西部入境旅游客流集散的时空演变特征与潜在机理提供典型案例。

爱知世博会客流数据库挖掘对上海世博会的启示

通过对爱知世博会客流数据库的深入量化挖掘,在以下几个方面对上海世博会客流均衡问题有所启示:综合性大型世博会的预测访客数与实际访客数存在较大差异;爱知世博会的参观者人流存在"慢热"效应,上海世博会必须关注展期参观人流均衡问题;天气(温度和下雨)对参观者到访影响明显;周六周日与周一到周五工作日之间客流分布差异明显。征对上述问题上海世博会应尽早制订客流均衡策略。

基于多路径可达的城市轨道交通网络客流负载均衡方法

以乘客出行需求为导向,以路径规划为基础,提出一种城市轨道交通网络客流负载均衡方法以缓解目前大城市轨道交通网络高峰大客流拥挤.建立考虑路径拥挤度的时间阻抗函数,搜索原始拥挤路径的微差异替代路径集;以均衡网络客流分布和缓解网络供需矛盾为目标,利用运力富余的微差异替代路径动态分担拥挤路径限制区段上的OD客流量,生成客流负载均衡方案.以上海轨道交通网络中限制区段曹杨路—隆德路—江苏路为例进行方法验证.结果表明,提出的负载均衡方法能将限制区段满载率降低至85%以下且不产生新的限制区段.生成的负载均衡方案可为运营管理部门实际客流组织提供理论依据,使客流控制更有主动性、针对性和预判性.

显性差异特征的铁路客运产品谱系设计研究

长期以来,我国铁路客运产品谱系化特征不明显,在铁路网规模扩大、运营场景复杂的背景下,越来越难以适应日益增长和复杂的旅客异质性出行需求。在阐述国外铁路客运产品谱系化特征和做法的基础上,分析我国铁路客运产品分类的适应性,以及新时代背景下铁路客运产品实现谱系化的紧迫性和必要性;基于我国铁路设施设备条件、经营管理方式和列车开行特点,借鉴国外成熟经验,提出以“车-流”匹配效益最优为目标的客运产品谱系化设计思路和谱系结构框架,对巨量复杂需求用有限品类列车分类匹配运输资源、服务水平、客流组织、行车组织等内容,对推动铁路客运产品从“弱差异化”谱系特征向“显性差异”谱系特征转变具有重要意义。

基于谱聚类的城市轨道交通车站间客流分型研究

在轨道交通运营管理过程中,不同车站间客流的时间分布特性及规律直接决定了客流组织方案。明晰车站间客流分型及特征,对合理配置客流组织方案大有裨益。相对于单车站客流类型,多车站间客流类型的影响因素多样且复杂,为此,从时间、空间和结构3个角度对车站间客流分类特征进行分析,并通过谱聚类方法压缩搜索空间,从而达到更加精准的类型划分。利用轮廓系数与戴维森堡丁指数对比不同方法的分类结果,证明所提出的谱聚类方法相对于k-means等其他方法具有更好的分类效果。以苏州地铁2020年数据为例,通过提出的方法寻找出7种车站间客流分型,该结果可应用于预测模型训练等领域。

轨道车站实时动态客流量确定方法文献综述

为了确定轨道车站内的实时动态乘客流量,本文在归纳以往研究者的研究成果之后,分别从数据的收集、乘客特征的分析、客流量预测方面进行了文献的收集和整理,为之后的研究工作起到了一定的整合引导作用.