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城市轨道交通网络短时客流OD估计模型
被引量:
19
1
作者
姚向明
赵鹏
禹丹丹
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期149-155,162,共8页
基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination)估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站...
基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination)估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min时,估计平均相对误差为35.5%;为30 min时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min时,估计平均相对误差为16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.
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关键词
交通工程
短时客流od估计
状态空间模型
城市轨道交通
行程时间分布
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职称材料
题名
城市轨道交通网络短时客流OD估计模型
被引量:
19
1
作者
姚向明
赵鹏
禹丹丹
机构
北京交通大学交通运输学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期149-155,162,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51478036)
文摘
基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination)估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min时,估计平均相对误差为35.5%;为30 min时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min时,估计平均相对误差为16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.
关键词
交通工程
短时客流od估计
状态空间模型
城市轨道交通
行程时间分布
Keywords
traffic engineering
short-time passenger flow
od
estimation
state-space m
od
el
urban rail transit
travel time distribution
分类号
U239.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
城市轨道交通网络短时客流OD估计模型
姚向明
赵鹏
禹丹丹
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015
19
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