基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.

城市轨道交通网络短时客流OD估计模型

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.