四网融合条件下以客流需求为导向的市域铁路运输组织优化建议

[目的]区域一体化建设对区域多层次轨道交通网络的融合发展提出了更高的要求。在四网融合趋势下,应充分考虑客流需求,以客流需求为导向进行市域铁路的运输组织优化。[方法]从长江三角洲等区域轨道交通四网融合背景和市域铁路在其中的功能定位出发,明确了轨道交通互联互通的内涵。从客运需求总量、市域铁路客流分担率、运力供给和客运需求的匹配性3个方面阐述了当前市域铁路面临的运输组织困境。以客流需求为导向,从战略层、策略层及运营层3个层面提出了市域铁路运输组织的优化建议。[结果及结论]当前市域铁路运输组织的3大制约因素分别为线路规划建设与客运需求的差异、市域铁路与其他运输方式竞争优势不明显、缺少客流导向的列车开行方案调整机制及方法。从战略层角度应强化顶层设计,形成一体化运输组织体系;从策略层角度应化竞为合,发挥多模式轨道交通网络化效应;从运营层角度应以人为本,实行多样化行车组织模式。

基于用户画像的大型冬季户外活动客流需求特征挖掘——以哈尔滨和长春国际滑冰雪马拉松为例

大型冬季户外活动日益增多,有必要分析客流需求特征,进行数据挖掘。基于客流需求调查,对客流需求特征和意向进行分析,得到人们可接受步行、排队等候时间阈值为20 min内,户外比赛时间设置3 h内,比赛期间应提供取暖和餐饮服务设施,赛场附近设置边走边看为主的观赛区域,满足观众需求。进而采用二阶聚类和层次聚类法分别建立三类群体的用户画像,通过聚类效果三维图、聚类轮廓系数、聚类用户画像特征三种指标进行综合对比评价,得出二阶聚类效果较好。建立三类标签云图,本地团体观赛型:本地中老年人居多,步行排队、观赛时间较短,建议合理规划中老年团体车辆落客区域,有序组织客流入场;结伴自由观赛型:在步行排队、观赛时间较长,建议设置娱乐休息点,吸引群体游玩;青年外地观览型;对于区域不熟悉,步行排队以及观赛时间中等,建议需要加强比赛区域内外的交通设施引导,合理规划公共交通站点、停车场等交通服务设施。

考虑公共卫生事件下客流需求的高铁开行方案

为解决公共卫生事件下的高铁列车开行方案的优化问题,以防控期望最高、乘客在公共卫生事件发生时换乘费用最少和企业运营成本最低为优化目标,构建以传染病防控政策下列车能力等为约束条件的多目标优化模型,并采用禁忌搜索-蜂群混合优化(TSABC)算法求解;利用Matlab程序,以武广高铁为例,验证模型与算法的科学性与合理性。结果表明:与传统人工蜂群算法相比,该算法具有更高的求解质量;相较于初始解的防控惩罚值,优化后的开行方案最优解降低28.90%,较非传染病防控条件下的开行方案降低40.53%,且总开行列车数减少21列。在防控公共卫生事件期间,在防控公共卫生事件期间,减少列车开行数量、压缩在高风险车站的停站和列车在相同风险等级车站停站等措施,可进一步优化开行方案。

考虑动态客流需求和大小交路模式的城市轨道交通列车开行方案优化

分析乘客出行需求的时间、空间分布特征,采用4参数Logistic函数对累计客流曲线分段拟合,推导各车站在任意时间段内客流需求量的计算公式。考虑客流需求的动态特征和大小交路模式下列车发车间隔时间的特点,以减少乘客平均等待时间、提高列车平均满载率以及减少列车总走行公里数为优化目标,建立列车开行方案的多目标混合整数非线性优化模型;利用改进的NSGA-Ⅱ对模型求解,并根据模型特征设计特殊结构的编码方式。以西安地铁2号线的实际运营数据为例,对轨道交通列车开行方案进行优化。结果表明:根据动态客流需求设计非固定间隔时间的列车发车时刻表,适时采用大小列车交路运行模式得到的列车开行优化方案,可有效满足乘客和运营企业双方的利益需求。

城市轨道交通列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法

为了衡量城市轨道交通列车运行图对于动态多维度客流的适应性,提出一种基于实际客流数据的列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法。在微观层面,考虑列车能力约束,构建客流与列车交互模型,得到载客量、满载率、留乘人数、平均候车时间等微观指标,设计色阶列车运行图从时空维度可视化展示客流与列车的作用结果。在宏观层面,提出能力匹配度的概念,并在采用梯形分布函数量化乘车舒适度、候车满意度和企业满意度的基础上,通过乘法合成模型计算得到能力匹配度。以上海轨道交通9号线为例的验证结果表明:由交互模型所得的微观指标与实际运营规律一致;能力匹配度是对乘客利益与企业利益的综合评价,晚高峰时段的能力匹配度最高,早高峰和平峰时段的次之;随着高峰时段发车频率的增加和平峰时段发车频率的减少,能力匹配度呈先增后减的趋势。该方法可为定量优化列车运行图质量提供理论支撑。

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.

城市快速轨道交通客流需求分析的框架体系

一、引言 城市快速轨道线网客流需求量直接影响规划线网规模、线路走向及运营效益.需求分析不仅技术性强,也受政策、社会和经济等因素的制约,加之我国正处于城市化的中、前期阶段,城市形态、土地利用和人口状况都处于不稳定的变化状态中,使我国大城市在进行轨道客流需求分析更为困难.

基于多目标规划的乡村旅游客流需求预测模型

为了实现乡村旅游客流需求的优化预测,提出了基于多目标规划的乡村旅游客流需求预测模型。构建乡村旅游客流需求预测的统计分析模型,根据约束变量分析的方法进行乡村旅游客流需求的多目标规划和特征分析,建立乡村旅游客流需求的模糊相关性大数据分析模型,采用关联规则性检测的方法进行乡村旅游客流需求的模糊度评价和参数评估,构造乡村旅游客流需求的特征序列采样和重组模型,结合统计信息分析方法,进行乡村旅游客流需求的可靠性评估和非参数量化特征估计,构建样本回归分析模型进行乡村旅游客流需求的量化分析和评估,采用多目标规划方法进行乡村旅游客流需求预测。实证分析结果表明,采用该方法进行乡村旅游客流需求预测的准确性较高,可靠性较好。

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.

基于多目标规划的乡村旅游客流需求预测模型研究

为提高乡村旅游资源的使用合理性以及乡村旅游区域的服务能力和管理能力,提出基于多目标规划的乡村旅游客流需求预测模型。由于乡村客流需求会受到很多因素影响,导致最终的预测结果出现较大偏差,采用灰色关联分析法筛选客流影响因素,将与预测目标影响因素关联度最大的指标作为预测指标,建立乡村旅游客流需求预测模型,并利用线性加权法通过将多目标函数转化为单目标函数方式获取乡村旅游客流需求预测结果。测试分析结果显示,该模型具备乡村旅游客流需求区间预测的可行性,且可实现全天不同时间段内客流数量的预测,预测结果与实际结果误差极小。

基于客流需求分析的高速铁路谱系化列车产品设计

铁路谱系化旅客列车产品是服务于多种需求和不同类型旅客,便于旅客辨识、记忆和准确选择,有利于铁路分类配置运输资源和分层提供运输服务,而目前我国铁路谱系化列车产品特征尚不清晰。在分析荷兰、德国和日本铁路谱系化列车产品的基础上,针对我国高速铁路客流按出行目的和节点等级进行需求分析。提出我国高速铁路谱系化列车产品框架设计,最后以京沪高速铁路为例进行车站节点分级、列车谱系划分和分层级的客流结构分析,给出按停站的谱系化列车产品分类设计,为高速铁路谱系化列车产品设计提供研究依据。

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率,对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划,然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件,建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型,并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算,得到了满足要求且合理的列车时刻表,该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。

基于二次分解重构策略的航空客流需求预测

考虑到航空客流需求序列的季节性、非线性和非平稳等特点,提出了一个基于二次分解重构策略的航空客流需求预测模型。首先,通过STL和自适应噪声互补集成经验模态分解(CEEMDAN)方法对航空客流需求序列进行二次分解,并根据数据复杂度和相关度的特征分析结果进行分量重构;然后,采用模型匹配策略分别选取自回归单整移动平均季节(SARIMA)、自回归单整移动平均(ARIMA)、核极限学习机(KELM)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络模型对各重构分量进行预测,其中KELM和BiLSTM模型的超参数通过自适应树Parzen估计(ATPE)算法确定;最后,将重构分量预测结果进行线性集成。以北京首都国际机场、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了1步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了14.98%~60.72%。可见以“分而治之”思想为指导,所提模型结合模型匹配和重构策略挖掘出了数据的内在发展规律,从而为科学预判航空客流需求变化趋势提供了新思路。

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。

客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流鲁棒优化研究

研究了客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流问题。构建了城市轨道交通线路协同限流确定性模型,在此基础上,基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集描述客流需求的不确定性,将此模型扩展为含不确定因素的鲁棒优化模型,对每个时段每个车站的最佳进站量进行了求解,达到在保障运营安全的同时使站外的滞留人数最少的目的,并以北京地铁八通线为例对模型进行了验证。通过将确定性模型与鲁棒模型进行对比发现,鲁棒模型能降低限流策略对不确定客流需求的敏感程度,使不同需求情景下的滞留人数保持在可接受的范围内。

列车开行方案与客流需求的匹配性评估与优化研究

列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定铁路运输服务的质量。高匹配度的开行方案能有效协调运营方与乘客方之间的利益,实现两者的双赢。为提升列车开行方案与客流需求的匹配度,从能力效用、运输质量和服务水平3个方面以及不同维度的6个指标构建开行方案与客流需求的匹配性评估指标体系。为使评价结果更加客观、科学、严谨,通过解析各个评价指标的特点以及评价指标之间、指标与开行方案之间的关联,比选提出结合因子分析的E-TOPSIS法进行综合评估。基于上述评估结果,针对匹配度较低时段的列车开行方案,创造性地统一了评估模型与优化模型,建立以匹配性评估模型为上层、客流平衡分配模型为下层的双层规划模型,并以保障客流基本出行需求、列车停站需求、线路及列车最大能力等为约束进行优化。最后,由案例分析可知,优化之后的开行列车数较原方案减少了2列,平均客座率提高5.7%,列车停站方案由4类变为5类,停站率增加2.5%,匹配度总体提升0.201,优化后的开行方案更加适应客流需求。研究充分表明,该方法不仅能提前预测与评估列车开行方案的执行情况,还能有效提高两者的匹配度,为往后进一步优化列车开行方案提供决策依据和指导建议。

考虑道路拥堵与客流需求的公交发车间隔优化

在考虑道路交通拥堵的条件下,进行公交发车间隔设计,同时在考虑高峰时段客流需求在时间上不均衡的基础上,对所设计的发车间隔进行调整,提出优化模型,得出最终优化方案.以北京市公交534线路为例,对其晚高峰时段发车间隔进行优化.结果表明:所建立的模型可以提高公交车的载客率,对提高公交运营效率具有明显效果.

上海世博会浦东园区高架平台客流需求分析

2010年世博会将在上海举办。高架平台是世博会园区内人行交通系统的重要组成部分,会展期间将承担园区内的部分客流交通量,客流量是设施规划设计的重要依据。以上海世博会控制性详细规划和城市设计为基础,采用四阶段模型方法对园区内客流需求进行预测。以上海世博会为例,为大型主题活动的交通需求预测提供参考。

国际机场客流需求预测——以天津滨海国际机场为例

随着新时期的新需求滋生,城市的发展朝向打造区域世界级机场群。为此进行国际机场客流的预测工作为后期进行基础设施规划和交通体系规划而言都是必要的;对此,本文在进行了调查后分析了现状的客流分布、客流方式比例、时间分布等特征;在此基础上,提出按照客流构成进行预测需求的思路,从而分别对机场客流、城际客流、其他客流进行预测,提出对应的陆侧设施容量需求,为基础设施规划和交通体系规划提供了重要支撑。

基于两阶段集成学习的航空客流需求预测研究

航空客流需求的准确预测对未来机场的发展和民航服务的优化都具有重要意义。为了有效分析和预测航空客流需求的波动情况,文章构建了两阶段集成学习模型,用于航空客流需求的月度预测。在第一阶段,不同基模型并行处理航空客流需求数据,在第二阶段,集成各基模型的预测结果,得到最终预测结果。通过上海浦东国际机场和广州白云国际机场的仿真实验,结果表明:所提出的模型在一步和多步超前预测中均能表现出较优的预测精度和预测稳定性。