AFC數(shù)據(jù)的大型活動(dòng)期間城市軌道交通客流預(yù)測(cè)

針對(duì)烏魯木齊市軌道交通客流預(yù)測(cè),論述如何在不進(jìn)行大規(guī)模的分片區(qū)城市人口和就業(yè)調(diào)查情況下,依據(jù)社區(qū)人口調(diào)查和全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù),利用地理信息系統(tǒng)平臺(tái)軟件(arcgis)的空間分析功能作為工具,將社區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)中的就業(yè)崗位經(jīng)分析計(jì)算轉(zhuǎn)化為客流預(yù)測(cè)所需的交通小區(qū)的居住人口數(shù)和就業(yè)崗位數(shù)。

城市軌道交通是緩解城市道路交通壓力的有效途徑，客流預(yù)測(cè)是城市軌道交通建設(shè)與設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。本文主要對(duì)城市軌道交通客流模型展開探討，并從其特征、機(jī)理上提出預(yù)測(cè)方法。

針對(duì)城市軌道交通客流數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)具有突發(fā)性強(qiáng)等特點(diǎn),設(shè)計(jì)了專門用于城市軌道交通客流分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。詳述了該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵指標(biāo);進(jìn)行了聯(lián)機(jī)分析處理,給出了nml客流預(yù)測(cè)模型,采用了logit模型對(duì)收入進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析。該項(xiàng)目已應(yīng)用于深圳地鐵交通運(yùn)營(yíng)企業(yè)中,為優(yōu)化軌道交通企業(yè)的運(yùn)營(yíng)組織提供決策支持。

城市軌道交通客流預(yù)測(cè)是城市軌道交通規(guī)劃科學(xué)決策的重要依據(jù),文章采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型進(jìn)行客流預(yù)測(cè),基于城市軌道交通的客流數(shù)據(jù)特征,提出了基于大數(shù)據(jù)的軌道交通客流預(yù)測(cè)的方法,以期為軌道交通客流預(yù)測(cè)提供參考。

本文主要介紹大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)及大數(shù)據(jù)在軌道交通客流預(yù)測(cè)上的應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確的客流預(yù)測(cè)能夠合理配置城市空間布局及充分利用沿線土地開發(fā)并為線路調(diào)度、制定票價(jià)提供技術(shù)基礎(chǔ)。

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城市軌道交通短期客流預(yù)測(cè)是列車運(yùn)力配置和網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)決策的基礎(chǔ),預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性、精細(xì)度及科學(xué)合理性決定了運(yùn)營(yíng)過程的安全性、運(yùn)營(yíng)組織的高效性和資源配置的均衡性.節(jié)假日(包括節(jié)前一日)客流與平日有明顯差異,不同節(jié)假日、不同車站的客流規(guī)律各異,預(yù)測(cè)過程同時(shí)面臨路網(wǎng)結(jié)構(gòu)改變、歷史可用樣本少等問題,本文綜合考慮大型活動(dòng)、惡劣天氣、車站周邊土地利用性質(zhì)等影響因素,采用模糊c均值聚類法和一元線性回歸模型,構(gòu)建了適用于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變的車站進(jìn)、出站量預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合北京市軌道交通歷史客流數(shù)據(jù),對(duì)2015年清明節(jié)前一日車站進(jìn)、出站量進(jìn)行了預(yù)測(cè),與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比表明,本模型預(yù)測(cè)結(jié)果更好,全路網(wǎng)客運(yùn)量誤差率為0.27%,車站平均預(yù)測(cè)誤差率為3.92%.

城市軌道交通客流的特征分析，可以為城市的軌道交通規(guī)劃創(chuàng)造條件，而客流預(yù)測(cè)是各項(xiàng)設(shè)計(jì)工作的基礎(chǔ)。預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠與否直接關(guān)系到城市軌道交通的建設(shè)投資、運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益。就城市軌道交通客流特征及預(yù)測(cè)相關(guān)問題進(jìn)行了探討，以期為軌道交通的運(yùn)行提供參考借鑒。

城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法

為預(yù)測(cè)大連站的客流,在進(jìn)行居民出行調(diào)查的基礎(chǔ)上,借助部分\"四階段\"法的研究成果,引入廣義出行費(fèi)用,以最小廣義費(fèi)指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)來確定車站的吸引范圍;然后通過建立居民的出行方式鏈組合,結(jié)合logit概率模型,求得大連站的進(jìn)出站客流與換乘客流,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該法在對(duì)換乘車站進(jìn)行客流預(yù)測(cè)時(shí)具有一定的合理性。

目前,在我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及新型城鎮(zhèn)化的市場(chǎng)轉(zhuǎn)型下,綠色、高效、便捷的城市軌道交通的構(gòu)建已經(jīng)成為緩解城市交通壓力、提升城市形象以及便于居民出行的迫切需要.居民出行特征分析是客流預(yù)測(cè)的重要組成部分,而客流預(yù)測(cè)研究又是分析軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃的重要依據(jù).

施仲衡，等：城市軌道交通客流預(yù)測(cè)專家點(diǎn)評(píng) 城市軌道交通客流預(yù)測(cè)相關(guān)問題分析 中國(guó)工程院院士，施仲衡 我國(guó)非常重視城市軌道交通的規(guī)劃、建設(shè)工 作。溫家寶總理關(guān)于地鐵規(guī)劃、建設(shè)做過很多批 復(fù)，曾明確指出為了節(jié)約能源要發(fā)展公共交通， 發(fā)展公共交通要發(fā)展地鐵。前期規(guī)劃與客流預(yù)測(cè) 對(duì)軌道交通的建設(shè)、運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。 1軌道交通建設(shè)與客流預(yù)測(cè)現(xiàn)狀 早期軌道交通客流預(yù)測(cè)有很大的隨意性。以 1987年上海市地鐵1號(hào)線可行性報(bào)告審查為例， 當(dāng)時(shí)提出每年的客流增長(zhǎng)按百分比來考慮，具體 數(shù)值爭(zhēng)議很大。同樣，車站設(shè)置與否和車站客流 預(yù)測(cè)密切相關(guān)，不能隨意確定。這些問題雖然與 我們對(duì)客流預(yù)測(cè)的認(rèn)識(shí)過程有關(guān)，但也反映出需 要進(jìn)行客流預(yù)測(cè)研究。 目前，國(guó)家已經(jīng)批準(zhǔn)了15個(gè)城市進(jìn)行軌道 交通的規(guī)劃建設(shè)，每個(gè)城市對(duì)每條線路都在進(jìn)行 客流預(yù)測(cè)。北京市前不久也進(jìn)行了軌道交通線網(wǎng) 模式的研究，客流預(yù)測(cè)仍然是關(guān)鍵問題，其準(zhǔn)確

城市軌道交通客流預(yù)測(cè)

客流預(yù)測(cè)是軌道交通規(guī)劃建設(shè)的重要環(huán)節(jié)，提高客流預(yù)測(cè)精度有助于提升軌道交通建設(shè)運(yùn)營(yíng)效率。本文在對(duì)換乘車站的進(jìn)、出站和換乘客流分析的基礎(chǔ)上，研究基于土地利用的軌道交通換乘站客流量預(yù)測(cè)方法，為結(jié)合軌道交通刷卡大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析以提高其客流量預(yù)測(cè)精度確立了研究方向。

客流預(yù)測(cè)是對(duì)遠(yuǎn)期交通需求的一種狀態(tài)量化,對(duì)于城市的總體規(guī)劃和綜合交通規(guī)劃有著重要的指導(dǎo)作用.同時(shí),軌道交通作為國(guó)內(nèi)外重大系統(tǒng)工程,項(xiàng)目建設(shè)初期要根據(jù)客流預(yù)測(cè)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì),這樣才能提高城市軌道交通建設(shè)的科學(xué)性和經(jīng)濟(jì)性.

客觀評(píng)價(jià)客流交通狀態(tài)對(duì)于改善城市軌道交通運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平、提高運(yùn)營(yíng)管理效率具有重要意義.在定義城軌運(yùn)營(yíng)客流交通狀態(tài)的基礎(chǔ)上,以乘客流的均衡程度和順暢程度為準(zhǔn)則,構(gòu)建了客流交通狀態(tài)的三層評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;根據(jù)某城市地鐵1號(hào)線運(yùn)營(yíng)實(shí)際客流數(shù)據(jù),計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo),并用層次分析法對(duì)客流交通狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià).評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況相吻合,驗(yàn)證了城軌運(yùn)營(yíng)客流交通狀態(tài)評(píng)價(jià)體系的合理性,能夠?yàn)槌鞘熊壍澜煌ㄟ\(yùn)營(yíng)管理提供理論支持.

收稿日期:20100926 基金項(xiàng)目:陜西省教育廳科研計(jì)劃項(xiàng)目(2010jk652);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(chd2010jc084) 作者簡(jiǎn)介:王玉萍(1978),女,山東汶上人,西安建筑科技大學(xué)講師,長(zhǎng)安大學(xué)工學(xué)博士研究生,email:wangypjt@xavat.edu.cn。 第31卷第3期 2011年5月 長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) journalofchanganuniversity(naturalscienceedition) vol.31no.3 may2011 文章編號(hào):16718879(2011)03007209 城市軌道交通客流預(yù)測(cè)結(jié)果的技術(shù)分析體系 王玉萍1,2,陳寬民1,楊富社3,馬超群1 (1.長(zhǎng)安大學(xué)公路學(xué)院

針對(duì)城市軌道交通短時(shí)客流量預(yù)測(cè)問題,提出了一種基于自適應(yīng)t分布變異的蝙蝠算法（atm-ba）優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（wnn）預(yù)測(cè)模型（atm-ba-wnn）。在基本蝙蝠算法（ba）中引入帶有線性遞減控制因子的自適應(yīng)t分布變異,使其具有變異機(jī)制,能夠跳出早熟收斂。并將atm-ba與wnn兩者相互耦合,利用atm-ba優(yōu)化wnn的參數(shù)配置,進(jìn)而提高wnn的預(yù)測(cè)精度。運(yùn)用atm-ba-wnn模型對(duì)鄭州地鐵1號(hào)線短時(shí)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的wnn預(yù)測(cè)模型、ba優(yōu)化的wnn（ba-wnn）預(yù)測(cè)模型以及支持向量機(jī)（svm）預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,相較于其他3種模型,所建預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度最高,擬合能力更強(qiáng),誤差最小,從而證明了該模型在短時(shí)客流量預(yù)測(cè)領(lǐng)域的可行性及優(yōu)越性。

城市軌道交通線路短時(shí)客流具有不確定性特征.分析了短時(shí)客流的準(zhǔn)周期性,用云概念表示短時(shí)客流的特征,構(gòu)建歷史時(shí)間云、歷史客流云、當(dāng)前客流趨勢(shì)云以及客流預(yù)測(cè)云,并建立時(shí)間云與客流云的關(guān)聯(lián)規(guī)則,將時(shí)間云作為規(guī)則前件,客流預(yù)測(cè)云作為規(guī)則后件構(gòu)建單條件多規(guī)則不確定性預(yù)測(cè)云模型.以南京地鐵2號(hào)線15min間隔的進(jìn)站客流預(yù)測(cè)為例,將云模型與arima模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,證明云模型應(yīng)用于短時(shí)客流預(yù)測(cè)的有效性,從而為城市軌道交通線路短時(shí)客流預(yù)測(cè)提供了一種新途徑.

“城市軌道交通客流預(yù)測(cè)理論、方法和應(yīng)用”研討會(huì)

城市交通urbantransportofchina 沈景炎■文章編號(hào)：1672-5328（2008）06-0009-07城市軌道交通客流預(yù)測(cè)內(nèi)容和應(yīng)用forecasting第and6application卷第6期2008ofrail年11transit月vo

針對(duì)傳統(tǒng)sod模式下城市軌道交通誘增客流預(yù)測(cè)方法的局限性,通過分析誘增客流形成機(jī)理,提出了tod模式下城市軌道交通誘增客流預(yù)測(cè)的思路與方法.從交通條件改善角度,提出有無項(xiàng)目對(duì)比法,預(yù)測(cè)開通初期誘增客流;并基于交通引導(dǎo)開發(fā)構(gòu)建生長(zhǎng)曲線模型,預(yù)測(cè)近、遠(yuǎn)期誘增客流.最后以tod模式下的北京八通線為例進(jìn)行驗(yàn)證,所得近期預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的貼合度為0.9,精度優(yōu)于傳統(tǒng)sod模式下的誘增客流預(yù)測(cè)方法.