基于AFC数据的大型活动期间城市轨道交通客流预测

准确预测大型活动期间城市轨道交通客流,是城市轨道交通管理与运营部门制定运输组织计划的重要依据,也是实现活动期间交通保障的关键.在分析大型活动期间城市轨道交通历史客流特征的基础上,针对活动期间的客流成分,分别构建活动客流与背景客流预测模型,以实现对未来大型活动期间城市轨道交通客流的预测.基于城市轨道交通自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析大型活动期间的历史客流数据的变化规律,并依据其客流特征进行成分分解.针对活动客流,构建基于小波分解与重构的GM-ARIMA客流预测模型,针对背景客流则采用ARIMA模型与底特律法进行预测.基于广州地铁在2011—2014年广交会期间的历史AFC客流数据,对提出的方法进行验证.结果表明:该方法能够捕捉大型活动期间的客流特征,并可实现对大型活动期间城市轨道交通客流的预测.

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求。基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型。首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征。之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况。最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性。预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持。

武陵源风景区旅游客流量时空变化与调控对策

以我国著名的武陵源风景区为例,分析了旅游客流在景区的时空分布,探讨客流活动分布与景区生态旅游承载力之间的关系。结果表明,武陵源景区客流时空分布不均衡;有很强的季节性,淡旺季明显;客流在游览的路线上趋同程度高,导致客流在景区各景点上冷热不均。同时,客流分布与景区生态旅游承载力之间存在负相关关系。最后从生态旅游承载力的角度,提出了协调景区客流活动的对策建议。