出行目链轨道交通客流预测模型

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。

客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,是城市轨道交通建设过程的重要组成部分.在对天津地铁一号线日客流量变化的规律进行分析的基础上,采用自回归滑动平均时间序列(arma)模型对客流量进行预测.结果表明,与实际数据相比,模型具有较小的预测相对误差,取得了较好的预测效果.

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。

城市轨道交通客流分担率模型分析

研究目的:通过对传统的\"四阶段\"客流预测方法优缺点的分析,对交通出行方式分担率预测模型进行改进,提高客流量预测的准确性,为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据。研究结论:在交通出行方式分担率的预测模型中,引入\"出行者收入水平\"这一概念,重新定义了交通出行方式阻抗函数,优化了传统的\"四阶段\"客流预测方法。以北京地铁1号线五棵松车站为例,对该车站高峰小时进出站客流进行了预测,将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比,证明了本文所提出的方法是一种快捷、有效的客流预测方法。

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

信度估计是产生于风险管理和精算领域的一种现代预测方法.借助信度估计的技术和方法,对城市轨道交通客流量进行短期预测.为了考虑不同车站客流量间的相依关系,建立了轨道交通客流量的多维信度预测模型.并采用天津地铁一号线的数据,对所述预测方法进行验证.

. . 基于四阶段法的城市轨道交通客流预 测模型研究 . . 摘要 关键词：轨道交通客流预测通过预测线路断面流量、换乘流量、车站出入口流量 为规划线网方案的评价、轨道建设提供重要的量化指标，其对于轨道交通项目的 科学决策具有重要的意义。 本文主要内容如下： （1）阐述国内外轨道交通预测研究现状和发展趋势，研究背景和研究意义； （2）介绍传统四阶段法基本原理和方法，并指出传统四阶段法存在的不足， 并提出了改进方法； （3）针对传统四阶段法的不足进行了改进，按出行目的和小区区位建立改进 的四阶段法轨道交通预测模型； （4）以某轨道交通网络为研究对象，运用改进的四阶段法进行客流预测。 关键词：四阶段法；轨道交通；客流预测；交通分布模型；交通生成模型 . . abstract passengervolumeforecastbypredictingtheflowli

文章根据轨道交通线网规划客流预测的目标、要点、年限和内容,建立了包含出行生成预测、出行分布预测、交通方式分担预测和交通分配预测的四阶段法预测模型,并利用该模型对兰州市轨道交通线网规划的四种方案进行了客流预测,得出最优方案。

研究以轨道交通客流转移预测为目标,综合考虑居民出行选择习惯、交通信息及交通环境等因素,利用乌鲁木齐市居民出行方式选择sp调查(statedpreferencesurvey)数据构建ml(mixedlogit,混合logit)模型,对城市轨道交通客流转移进行实证研究。研究结果表明,ml模型能够反映出个体选择喜好的随机特性；居民出行选择习惯、交通信息及交通环境因素显著影响居民向轨道交通转移的选择；轨道交通1号线和2号线建成后,预测可承担乌鲁木齐市南门附近居民31.75%的出行,该部分出行主要是从常规公交、brt和出租车转移而来,而私家车出行向轨道交通转移较困难。研究成果可为轨道交通建设的城市特别是新建轨道交通的城市提供有力的数据支撑和理论基础。

轨道交通客流预测对于充分发挥路网整体能力和综合效益、最大限度地满足客流的需求以及优化网络运能配置和建设方案都具有极其重要的作用。重点研究了logistic种群增长模型的产生、类型以及在实践中的应用,并对轨道交通客流的形成、影响因素以及单线客流成长规律进行深入分析研究,将两者相结合,建立了logistic客流预测模型。

以基于距离衰减理论的可达性模型为基础,运用gis栅格数据分析方法,获得了社区公交出行预测的新方法。主要过程包括社会经济活动的空间分解、可达性模型标定参数及可达性概率计算。以大连市七贤岭街区作为实例进行了社区公交出行客流分布预测研究,并基于实际调查对结果进行了验证。结果表明,基于gis的可达性模型对公交出行发生预测方法在微观层次提供了一个有效的方法。该方法所需数据较少,数据分析周期短,建模成本低,适应我国目前城市建设量大、速度快的国情,是一种值得深入研究的方法。

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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

我国城市化进程迅速发展,区域经济发展迫切需要城际轨道交通的支持。本文首先介绍了城际轨道交通客流预测的相关方法。其次,将城际轨道交通客流换分成城市内和城市间的客流,提出城际轨道交通客流预测的总体技术路线。最后,以广佛环线城际轨道交通客流预测为例进行相关说明。

研究目的:在轨道交通项目前期研究中,特别是轨道交通线网编制过程中,对线网的结构、走向进行确定时要以客流规模作为主要依据之一。但传统的客流预测工作量较大,建模及计算过程复杂、耗时,难以适应项目推进的要求。本文以交通调查为基础,探讨估算轨道交通总量和最大断面流量的方法,可在短时间内得出客流结果,以此作为城市轨道交通前期研究过程中把握规模的重要参考。研究结论:(1)轨道交通客流预测可以居民出行od调查资料为基础进行估算;(2)依据出行链及功能区划分的原则可推算线路客流总量及最大断面客流量;(3)经对天津地铁1号线客流总量及最大断面客流量的模拟计算,结果误差较小,该方法具有一定的可信度;(4)该方法可应用于线网规划中对线网规模及线路客运量水平的估算,有利于加强线网布设的数据化,提高规划的可信度。

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。