城市轨道交通客流量预测信度模型及其应用

介绍轨道交通客流预测模型的建模方法及建立过程,并分析模型的特色及创新点。以济南市轨道交通线网规划为例,对济南市的各个轨道交通线网方案进行客流预测,为最终确定轨道交通线网方案以及优化布局提供技术支持。

城市轨道交通客流分担率模型分析

城市轨道交通线路短时客流具有不确定性特征.分析了短时客流的准周期性,用云概念表示短时客流的特征,构建历史时间云、历史客流云、当前客流趋势云以及客流预测云,并建立时间云与客流云的关联规则,将时间云作为规则前件,客流预测云作为规则后件构建单条件多规则不确定性预测云模型.以南京地铁2号线15min间隔的进站客流预测为例,将云模型与arima模型的预测结果进行对比分析,证明云模型应用于短时客流预测的有效性,从而为城市轨道交通线路短时客流预测提供了一种新途径.

城市轨道交通线路短时客流具有不确定性特征。分析了短时客流的准周期性,用云概念表示短时客流的特征,构建历史时间云、历史客流云、当前客流趋势云以及客流预测云,并建立时间云与客流云的关联规则,将时间云作为规则前件,客流预测云作为规则后件构建单条件多规则不确定性预测云模型。以南京地铁2号线15min间隔的进站客流预测为例,将云模型与arima模型的预测结果进行对比分析,证明云模型应用于短时客流预测的有效性,从而为城市轨道交通线路短时客流预测提供了一种新途径。

客流预测作为城市轨道交通建设的设计基础和前提依据,单一的客流预测方法往往难以满足预测精度要求。因此,提出了组合模型预测方法,并对不同组合模型的实际应用进行了阐述,以期为提高客流预测精度和速度提供借鉴。

对各种城市轨道交通客流预测方法进行分析和比较,指出进行短期城轨客流预测的必要性。支持向量回归方法作为以结构风险最小化原理为理论基础的学习算法,可应用于轨道交通客流量预测。构建了城市轨道交通客流的预测模型,与bp神经网络预测方法进行了比照试验。

随着城市轨道交通网络运营里程的不断增长及网络承载客流量的不断提高,特定站点客流量极易发生急剧变化,这种变化引起整个网络客流量的不均匀分布,从而增加运营调度的难度和运营事故的发生概率.本文以城市轨道交通实际运营中采集的大量客流数据为基础,从时间和空间两个维度分析城市轨道交通客流分布的特点,并进一步提出基于贝叶斯网络的客流量预测方法,实现对特定站点的客流量预测.本实验完全基于实际数据,结果表明：预测客流量平均绝对百分比误差基本在0.1以下,预测准确程度较高.

城市轨道交通项目投资金额高,资金需求大,同时具有公益性与盈利性。目前工程可行性研究报告多为工程可批性研究报告,因此客流量以及票务收入预测值偏离实际,造成ppp模式下的物有所值评价、财政承受能力论证和实施方案相关数据的偏离,影响政府相关部门的决策。可通过对客流量预测值的修正使ppp模式下的财政承受能力论证和实施方案相关数据接近实际值,为政府与相关机构提供参考。

通过分析城市轨道交通日均客流及相关影响因素的变化特征,以多种因素作为数据集特征,采用梯度提升法和随机森林的混合模型对日均客流量进行预测。以北京地铁客流数据作为研究对象,对模型进行了试验。试验结果表明,基于梯度提升和随机森林的混合模型相较于常规arima模型和随机森林模型具有更好的适应性,在常态和特殊情况下均能取得可接受的预测效果。

城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题.建立一种新的gso-bpnn方法,该方法在bp网络的基础上植入gso算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通bp网络预测模型,结果显示gso-bpnn方法的预测精度较高.

城市轨道交通换乘站内部换乘客流量算法研究 作者：刘狄，吴海燕，liudi，wuhaiyan 作者单位：北京建筑工程学院,土木与交通工程学院,北京,100044 刊名：北京建筑工程学院学报 英文刊名：journalofbeijinguniversityofcivilengineeringandarchitecture 年，卷(期)：2010，26(2) 被引用次数：0次 参考文献(9条) 1.demetsky.mjlahoeltransitstationdesignprocess1978 2.batesegastudyofpassengertransferfacilities1978 3.王磊地铁站乘客步行通道的优化设计2002 4.王蓉蓉地铁换乘车站设施规模确定问题研究2006 5

随着经济的发展和社会的进步,我国的城市轨道交通得到了飞速的发展,换乘站是轨道交通线网中重要组成部分,城市轨道交通路网的建设需要换乘站作为城市建设的重要节点,不同的轨道交通的通行线路之间需要做好内部换乘工作,这就需要换乘站起到应有的建设功能。在进行轨道交通的建设过程中,需要保证内部换乘的最高效率,并且能够将其充分的应用到各个城市的地铁换乘站,帮助其更好的进行详细数据的分析。本文通过分析客流数据对城市轨道建设的重要性,确定研究方向,提供计算换乘站内上下车客流量、站台容纳能力计算的思路,并对换乘站内部的客流量变化规律进行分析。

为有效指导行车调度、预防和处置轨道交通突发事件,利用曲线拟合方法挖掘客流量时间序列趋势性特征,在客流时间分布分析和数据探索的基础上,通过整体拟合、人工分段拟合和自动分段拟合,对北京市36个地铁站单日内客流量进行时间序列建模优化研究,并对比3种方法的拟合结果和r2指标。研究表明:分段拟合利用局部函数建模客流量变化的动力学过程,相较整体拟合能更好地逼近实际；在分段拟合时,采用自动分段策略,能避免人为判定分段点的主观性,实现最佳优化,进一步提高预测分析效率和精度。

以逻辑斯蒂方程为基础、系统动力学为工具建立单条线路及整个城市轨道交通网的客流量发展模型,通过分析影响城市轨道交通客流量变化的多个因素探讨城市轨道交通客流量变化的一般规律,对如何发展城市轨道交通提出建议。

믹폚짨쪩죝솿뗄돇쫐맬뗀붻춨뮻돋햾쓚늿뮻돋뿍쇷솿퇐뺿ퟷ헟ꎺ쇵뗒톧캻쫚폨떥캻ꎺ놱뺩붨훾릤돌톧풺놾컄뛁헟튲뛁맽(4쳵ì1.맜탱죕돇쫐맬뗀붻춨뮻돋햾랽낸짨볆폫움볛뗄퇐뺿[톧캻싛컄]20042.췵횾튵돇쫐맬뗀붻춨쫠얦뮻돋컊쳢퇐뺿[톧캻싛컄]20043.쏧주쯉.miaosaisong뗘쳺벰쟡맬햾첨뿭뛈볆쯣랽램첽쳖[웚뾯싛컄]-쿖듺돇쫐맬뗀붻춨2006(3)4.퇮몭.컩쏎뮶.헅몬킦.쇵훇샶.yanghan.wumeng-huan.zhanghan-xiao.liuzhi-li뗘쳺뮻돋햾늻춬짨쪩쟸폲돋뿍ퟟ탐쯙뛈럖컶[웚뾯싛컄]-붻춨퓋쫤쾵춳릤돌폫탅쾢2011,11(z1)놾컄솴뷓ꎺhttp://d.g.wanfangdata.com.cn/thesis_y1717305.

?1994-2011chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net ?1994-2011chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net ?1994-2011chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net ?1994-2011chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsr

通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和rbf神经网络的作用机理,将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理,建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型,并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测.结果表明,各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10％以下,小于单个神经网络的预测误差,提高了预测精度.

城市轨道交通短期客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,预测结果的准确性、精细度及科学合理性决定了运营过程的安全性、运营组织的高效性和资源配置的均衡性.节假日(包括节前一日)客流与平日有明显差异,不同节假日、不同车站的客流规律各异,预测过程同时面临路网结构改变、历史可用样本少等问题,本文综合考虑大型活动、恶劣天气、车站周边土地利用性质等影响因素,采用模糊c均值聚类法和一元线性回归模型,构建了适用于路网结构发生改变的车站进、出站量预测模型,并结合北京市轨道交通历史客流数据,对2015年清明节前一日车站进、出站量进行了预测,与神经网络模型、多元回归模型预测结果对比表明,本模型预测结果更好,全路网客运量误差率为0.27%,车站平均预测误差率为3.92%.

城市轨道交通客流的特征分析，可以为城市的轨道交通规划创造条件，而客流预测是各项设计工作的基础。预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。就城市轨道交通客流特征及预测相关问题进行了探讨，以期为轨道交通的运行提供参考借鉴。

城市轨道交通客流预测方法

为预测大连站的客流,在进行居民出行调查的基础上,借助部分\"四阶段\"法的研究成果,引入广义出行费用,以最小广义费指标为标准来确定车站的吸引范围;然后通过建立居民的出行方式链组合,结合logit概率模型,求得大连站的进出站客流与换乘客流,预测结果表明,该法在对换乘车站进行客流预测时具有一定的合理性。

针对乌鲁木齐市轨道交通客流预测,论述如何在不进行大规模的分片区城市人口和就业调查情况下,依据社区人口调查和全国经济普查数据,利用地理信息系统平台软件(arcgis)的空间分析功能作为工具,将社区人口和经济普查数据中的就业岗位经分析计算转化为客流预测所需的交通小区的居住人口数和就业岗位数。