用最大隶属原则识别电梯客流模式

本文中介绍了一种用最大隶属原则识别电梯客流模式的方法。并用仿真结果对该方法进行了验证。

基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测

为准确预测地铁客流量,以便更好地进行车辆调度和站点管理,提出一种基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测方法.通过分析地铁客流数据,发现地铁的日客流发展模式具有一定规律;针对该发现,提出一种基于误差变化率计算的自适应K值获取算法,自动获取合适的K值以提高预测算法的普适性.最后以广州火车南站地铁站为例进行实例分析,结果表明:所提出的方法同时适用于节假日与非节假日两种不同交通模式的地铁客流预测,平均预测精度在90%左右,具有较好的应用推广价值.

铁路快速客运网络客流输送模式选择条件分析

为提高快速客运网络的整体效率,使快速客运网络客流输送模式的设计更好地兼顾运输企业效益及旅客需求,通过分析直达、中转换乘模式的优缺点及适应条件,依据区域子网的划分原则,以及现有旅客运输节点等级分类的划分标准,对铁路快速客运网络区域子网及客流节点进行划分。在讨论旅客出行广义费用组成要素的基础上,通过算例分析,研究直达、中转2种客流输送模式下票价率、发车频率、中转时间、换乘便捷性等参数间的关系,以分析旅客自愿选择换乘的满足条件,为旅客列车服务属性的设计提供参考。

高速铁路成网条件下客流输送模式研究

随着我国经济化发展的脚步不断加快,各地区的交通网络建设力度也在不断的提升。交通网络是影响当地经济发展的主要前提之一,其中高速铁路交通网更是其中较为重要的组成部分。随着我国人口旅游出行量的不断增加,铁路交通网所面临的压力也越来越大,对于高速铁路的发展来说,其客流量输送模式的正确选择决定了其稳定的发展。本文即是对高速铁路成网条件下客流输送模式进行的探讨,分析了高速铁路交通网络及其客流,并对其相关特征进行了论述,最后对客流输送模式的合理选择方法进行了探讨,以期能为相关工作提供参考。

地铁节假日换乘站大客流组织模式分析

地铁是现代城市一种新型的交通设施,其不仅承载了一部分交通运输压力,还能为使市民提供更加便捷、舒适的出行体验。但 是随着地铁运营的不断发展,在节假日期间地铁换乘站出现大客流现象,严重的影响了地铁的有效运行。本文主要震碎节假日换车站大客 流进行了分析,并基于此制定了有效的地铁运行组织模式,促使大客流现象得到有效的控制。

基于客流特征的城市轨道交通车站闸机配置方案

分析了城市轨道交通闸机类型的特点。根据车站客流模式特征,对闸机类型进行匹配,以选择合适的闸机类型。基于车站客流量,给出进站、出站、双向闸机数量配置要点。探讨了基于客流流线的车站闸机布局优化,为我国城市轨道交通AFC(自动售检票)系统车站闸机布设提供参考。

旅游客流对比分析与驱动力研究——以湖北省为例

旅游客流作为旅游产业链的基础 ,其重要性日益突出 ,因此旅游客流驱动模式研究已成为旅游界研究的一个新热点。本文以湖北省为例 ,通过对湖北旅游客流统计资料的科学分析 ,总结出客流系统的规律性特征并归纳出其客流驱动模式为资源驱动型 ,并分析了资源驱动型客流模式存在的问题 ,在此基础上探讨与构建一种系统性的客流驱动优化模式———客流综合驱动模式 ,以促进旅游产业良性循环。

城市轨道交通客流预测的历史相似日选择研究

选择合理的历史相似日(以下简称“相似日”),可有效提高城市轨道交通客流预测的精度。提出了适用于不同客流预测需求的相似日选择方法:首先将相似日选择过程转化为客流模式识别过程;其次提出了前向逐日检索和双向定位检索两种相似日选择算法策略;然后采用定量转化、量纲一化、构造函数法等方法分别计算了星期类型、与预测日的间隔时长、工作日属性、日最高温度等影响因素的相似度,构建了含各影响因素的累乘函数;最后,结合北京城市轨道交通客流数据对相似日选择方法进行拟合及验证。结果表明:该方法的预测结果准确、可靠,可为不同的城市轨道交通客流预测场景提供参考。

轨道交通PPP模式补贴机制分析

轨道交通项目本身较复杂,PPP模式下增加众多风险因素,需研究和平衡政府、企业、公众的利益诉求。伴随我国本轮PPP政策的大规模实施,效率导向、公正公平、利益共享、风险共担,保护公共利益等PPP理念不断深入人心。以开放的心态引入优质社会资本,建立完备的协同保障机制和监管体系,构建合理投资回报机制及风险分担机制,搭建完善协议合同框架,结合环境和项目特点科学筛选PPP项目。推行PPP模式补贴机制,实施过程中的资金管控,有效控制运营成本,稳步推进城市轨道交通运营发展。

基于IC卡刷卡数据的深圳市轨道交通站点活力研究

基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。研究结果表明:深圳轨道交通网络的客流分布极不均衡,少数站点占据了大量的轨道交通客流量,前10的站点客流比重为19.64%;不同类型的站点客流模式存在显著差异,工作日和非工作日客流模式也有所不同。深圳轨道交通网络活力相对匮乏的站点比重较大,超过60%,非工作日轨道交通网络的客流活力明显优于工作日。

基于时空维度变量的杭州市轨道交通站点聚类研究

为捕捉由轨道交通站点周边建成环境与客流时变特征的互动关系而反映的站点类型差异,基于地铁刷卡数据与站点周边兴趣点(Point of Interest,POI)数据,分别通过客流时间序列分析和地理加权回归模型进行时空维度聚类变量提取.应用K-means++聚类算法将杭州地铁1、2、4号线站点划分为工作导向型、居住导向型、商业型以及工作-居住混合型4种类型.研究结果表明:该方法相对于传统K-means算法具有更优的性能表现,其中轮廓系数、Davies-Bouldin指数与Calinski-Harabaz指数等3项聚类评价指标的改善幅度分别为30.43%、10.51%、9.02%,因而能够准确识别时空视角下的轨道交通站点类型并反映其客流出行模式,进而为站点客流预测、站城一体化建设等后续研究提供分析依据.

地铁节假日换乘站大客流组织模式研究

随着时代的发展和城市人口的大规模扩张,地铁作为缓解城市交通压力的工具,近年来在各个大城市中得到了广泛的发展和应用。在节假日客流量较大的时候,地铁工作人员由于受很多因素的影响,无法有效组织客流,使乘客有秩序地顺利通行,因此地铁工作人员应加强对地铁节假日换乘站大客流组织模式进行研究,以促进我国地铁客流组织向着科学、规范、秩序的方向发展。