一种基于乘客出行轨迹的公交断面客流估算方法

为充分利用公交车GPS数据和IC卡数据来估算公交断面客流,提出一种对刷卡乘客分类推断上、下车站点并扩样叠加轨迹的方法。首先通过融合公交车GPS数据和IC卡数据来推断不同类别刷卡乘客的上、下车站点;然后,结合投币乘客的出行特征,用低出行频次刷卡乘客的出行轨迹拟合投币乘客的出行轨迹,并对全部乘客的出行轨迹进行叠加;最后以广州公交为例进行了实验。实验结果表明提出的方法可以免交通调查近似得到单条公交线路的断面客流。

城市轨道交通断面客流短时预测

为进一步提高城市轨道交通断面客流短时预测的精度,提出采用多维标度法分析线网各断面之间的相关性,以此将断面分为若干相关小组,将相关小组作为研究对象,并利用卡尔曼滤波方法建立相关断面客流短时预测模型进行城市轨道交通断面客流短时预测,并通过实例分析验证该理论的有效性。结果表明,考虑断面之间相关性的预测模型的预测精度要优于单一断面预测模型的预测精度。

不完备信息下公交断面客流的推算模型

为解决不完备交通数据信息下城市公交线路的断面客流量的计算问题,以断面客流的预测为研究对象,探讨了公交车站下车客流的预测模型。运用区段覆盖的思想,将公交沿线以客流集散点为中心划分成不同的客流分布区段。结合各站点的区位条件、客流条件建立不同区段内的公交分担率模型。以此为基础结合公交IC卡上车客流数据构建各车站的下车客流预测模型,结合上车客流、下车客流与断面客流三者的关系模型,计算得到公交断面客流量。最后以西安市某条公交线路某个时段的上车刷卡数据为例进行了模型的适用性分析,统计该条线路沿线各个站点周边300 m吸引范围内的土地利用性质以及人口密度,采用改进的遗传算法对模型中的未知参数进行标定。结果显示,待确定参数α和β分别取0.419 1和0.482 3时目标函数取得最优解,利用标定的结果计算该线路各车站的下车客流,进而求得断面客流量。通过与实际跟车调查结果对比,运用构建的模型预测得到的断面客流量与实际值存在一定的差异,平均相对误差在23%以内,平均绝对误差约为5人/断面,从整体结果来看预测的断面客流的变化趋势与实际调查断面客流情况基本一致,表明构建的模型具有一定的可靠性。

考虑轨道出行时空分布的断面客流预测

掌握列车区间段客流拥挤情况对列车运行调度有重要支撑作用。全线区间客流与站点分布、类型以及历史客流出行规律相关,提出具有时序化特征的出行引力因子对客流时空分布规律进行量化,选用长短期记忆人工神经网络(LSTM)处理该因子与区间客流间的关系。通过研究模型层数以及城市平均出行时间等对LSTM模型预测性能的影响,综合考虑全线区间客流总体平均绝对误差(MAE)和各轨道区间段客流MAE的离差以选择最佳预测模型。根据重庆市轨道历史数据,建立了时间步为3的双层LSTM模型预测重庆市轨道全线区间客流,结果表明:所提模型预测效果不仅优于时间序列模型,还优于直接将进出站客流作为LSTM输入的同类模型,能为城市轨道交通运营组织优化提供参考。

城市轨道交通断面客流量计算方法探讨

轨道交通断面客流量的计算是轨道交通客流量预测的一个重要环节,断面客流量计算精确性对客流预测结果,及列车开行方案的设计有着重要的影响。目前常见断面客流量计算方法有多种,但有的不够细致、透彻;有的不够简洁,计算速度慢、效率低,难以实现编程运行。通过对断面客流量计算的方法进行深入探讨,对现有几种方法进行整理、总结,最后提出一种新的相对严谨、方便的计算方法,可为城市轨道交通客流量研究和教学工作提供参考。

考虑时间及路径约束的地铁断面客流构成推定方法

为缓解高峰时段地铁局部网络客流拥挤,更有效地对拥挤区段客流实施路径诱导,从而优化控制网络客流分布,首先通过计算不同时间粒度断面满载率,设置筛选阈值识别高峰时段网络能力限制区段;然后建立考虑时间及路径双重约束的地铁网络断面客流构成反推模型和设计迭代算法推定网络中限制区段的断面客流构成,并归类排序.以上海地铁网络限制区段曹杨路-隆德路为研究对象,推定得到早高峰8:30~9:00时段该区段的断面客流构成,验证了模型及算法的可行性.

城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型

对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。

城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化

断面客流是城市轨道交通制定运营计划的关键。传统的断面客流分析方法无法直观展现断面客流的多源性、空间不对称性和时变性,尤其是对于动态多维度客流与运行图能力适应性的可视化分析非常匮乏。基于点、边和线的可视化呈现方法,构建了直观、清晰、适于客流可视化分析的轨道交通网络拓扑图;根据实际运营需求,从多空间维度和时间维度两方面出发,研究了涵盖断面绝对量和断面满载率等综合信息的交互式实现方法,并以上海轨道交通网络为实例进行验证。

基于网络化的城市轨道交通高峰小时最大断面客流量预测研究——以沈阳地铁为例

以沈阳地铁为例,分析了在网络化条件下的城市轨道交通路网客流形态,运用灰色人工神经网络组合模型,预测处于客流成长阶段的城市轨道交通网络高峰小时最大断面客流量,为城市轨道交通运营企业在合理编制列车计划运行图时提供了参考依据。

基于多源数据与粒子滤波的城轨断面客流预测

为提高运营组织服务水平,合理、准确地预测城市轨道交通断面客流十分重要。针对单一数据源限制客流预测准确度的问题,提出一种基于车载称重数据和自动售检票系统(AFC)数据的粒子滤波(PF)断面客流预测模型。以成都地铁9号线的历史运营数据为基础,分析不同性质客流与断面客流的相关性以筛选模型输入特征,并对所提出方法进行验证。实验结果表明:相较于单源PF模型,多源PF对节假日(工作日)早高峰、平峰以及晚高峰30min粒度客流预测的平均绝对误差(MAE)分别下降了28.541%(60.969%)、10.687%(19.662%)和22.685%(27.941%)。对比多源卡尔曼滤波(KF)和多源长短时记忆(LSTM)模型,多源PF对节假日和工作日客流预测可决系数(R2)的提升至少为21.599%和0.314%,该模型具有较快的计算速度,可为城市轨道交通客流预测提供参考建议。

南京地铁AFC系统断面客流的计算和应用

轨道交通AFC系统中断面客流的计算,便于运营方根据客流特点,更科学合理地做好行车组织安排工作。本文详细说明在南京地铁AFC系统中,如何利用现有的交易数据,计算线网所有车站在运营期间的断面客流,以及如何应用这些断面客流信息。

城轨交通断面客流与运力配置适用性研究

城市轨道交通最大断面客流量是配置列车运力的决定性因素,但客流的波动性和不确定性将导致断面客流量发生随机变化,路网结构稳定时,其值服从某种统计规律变化。文章首先通过最大断面客流量数理统计、参数估计、假设检验等步骤,研究断面客流量的概率分布分析方法,掌握其内在变化规律;然后基于统计规律,建立适应客流变化的运力配置方法,提高运力配置计划的编制水平;最后以2011年北京地铁1号线双休日客流数据分析为案例,对最大断面客流变化趋势、运力调整等提出合理化建议。

金华BRT 关键断面客流调度优化策略

以金华BRT 2号线前期工程可行性分析报告为数据蓝本,截取断面客流最大处为运营调度优化截面。以发车频次、快速公交乘客容量、发车组合3个条件作为优化变量,分析不同条件组合下的最大客流断面处的乘客等待和滞留情形,找到较为合适的高峰时刻客运组织方案。通过开发仿真程序,验证了调度策略的有效性,为实践应用提供科学的参考依据。

基于PSO-LSSVM算法的城市轨道交通断面客流量预测

为提高城市轨道交通服务水平和利用效率,针对非高峰期乘客等候时间过长、高峰期车厢满载率过高、列车运能浪费等现象,急需对具有非线性和随机波动特征的轨道交通最大断面客流实时准确预测,从而动态调整列车行车计划。首先,采集2017年4~6月份西安市轨道交通2号线全日分时段断面客流量为数据基础,将断面客流量划分为工作日、周末以及节假日的上行断面客流量和下行断面客流量。其次,利用前3 d各时段最大断面客流量以及前1 d各时段断面客流量作为模型输入变量,当天最大断面客流量作为模型输出变量,构建最小二乘支持向量机(LSSVM)核参数最优模型。然后,将RBF核、POLY核和Sigmoid核组合出多种备选核函数,以正则化参数、宽度参数、阶数参数和偏置参数为对象,利用粒子群算法(PSO)来优化备选函数和关键参数。最后,对不同模型中粒子群算法优化前后预测效果的回归评价指标和工作日、周末和节假日各时段回归误差进行比较分析。研究结果表明:粒子群算法寻优工作日LSSVM备选函数和关键参数后平均绝对百分比误差在5.0%以内,预测精度均有所改善;工作日上行的RBF与Sigmoid混合核,以及下行的RBF核能够在运行速度更快且精度更高条件下对断面客流量预测效果最优;PSO-LSSVM模型对工作日高峰期的断面客流量预测效果最优;相比PSO-LSSVM模型工作日较优的预测效果,其对周末和节假日上行的断面客流量具有一般预测效果。PSO寻优LSSVM核函数模型能更好解释工作日断面客流量的复杂变化,在小样本下达到较为理想的回归精度,具有良好的实用价值。

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数对比分析

为研究城市轨道交通高峰小时最大客流断面高峰系数,选取了东京、大阪、上海城市轨道交通线路进行相关对比分析。调查了东京、大阪线路截至2006年的客流数据,上海线路2010年的客流数据。通过趋势图分析、总结了高峰小时最大客流断面高峰系数值的规律,得到相应的结论。

东京、大阪、上海城市轨道交通高峰小时最大客流断面空间分布规律分析

城市轨道交通高峰小时的最大客流断面位置对轨道交通规划选择起着决定性作用,而其空间分布亦对轨道交通影响甚多。为研究高峰小时最大客流断面空间分布规律,选取了东京、大阪、上海的轨道交通线路进行相关对比分析。以客流数据为依据,通过高峰小时最大客流断面空间分布表分析,总结了高峰小时最大客流断面空间分布规律。

断面客流不均衡条件下的地铁行车组织方法

本文主要分析了在断面客流不均衡条件下地铁的行车组织方法,重点介绍了几种断面客流不均衡条件下的地铁行车组织方法,这些方法不仅能够克服现有行车组织的缺点,而且具有多种特有的优势与优点。通过对断面客流不均衡条件下地铁行车组织方法研究,以期为地铁的良好运行提供可靠的保障,创造出最大化的经济与社会效益。

东京、首尔轨道交通客流成长规律与特征分析

为研究大城市轨道交通客流发展趋势及线路高峰小时断面客流特征,选取东京地铁、私铁及首尔地铁的多条线路,调查了从运营初期至2000年的客流数据。通过趋势图分析,总结并验证了位于建成区范围的轨道交通线路遵循＂客流追随型＂成长的一般规律;而位于外围新开发区域的轨道交通线路遵循＂客流引导型＂成长的一般规律。对比分析东京典型轨道交通线路断面客流资料,得到该市轨道交通线路高峰小时高断面客流位于环线及大型换乘枢纽附近,高断面高峰小时系数在24%~35%的结论。

城市轨道交通环线客流特征分析及启示

轨道交通环线在轨道交通网络中具有特殊的地位和作用。首先,通过对比分析北京市、上海市轨道交通环线与非环线路的客流特征,总结出环线具有可达性较强、客运量高、断面客流量波动性较小、平均运距较短、换乘量较大等特征。其次,分析北京市第二条环线成环前后轨道交通线路客流特征变化、外环线路开通对内环线路的影响以及环线对于放射线路的分流作用,总结双环结构中内外环之间的关系及对放射线路的影响。最后,从轨道交通环线在线网中的功能、位置选择和建设时机等方面提出探索性建议。

从城市轨道交通大客流拥挤现状谈高运能指标极限值及运能提升技术的应用效果

上海轨道交通线路从开通走向成熟运营过程中,客流量不断攀升,多条线路车辆满载率超过100%已成为常态,满载率最严重时达到139%,部分车站点只能采取进站限流措施,以缓解进站客流压力。在综合研究和案例试验基础上,提出了可应用高运能极限值和3项运能提升技术的灵活组合策略来提升运能。