城市軌道交通客流量預(yù)測(cè)信度模型及其應(yīng)用

介紹軌道交通客流預(yù)測(cè)模型的建模方法及建立過(guò)程,并分析模型的特色及創(chuàng)新點(diǎn)。以濟(jì)南市軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃為例,對(duì)濟(jì)南市的各個(gè)軌道交通線網(wǎng)方案進(jìn)行客流預(yù)測(cè),為最終確定軌道交通線網(wǎng)方案以及優(yōu)化布局提供技術(shù)支持。

城市軌道交通客流分擔(dān)率模型分析

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。

客流預(yù)測(cè)作為城市軌道交通建設(shè)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)和前提依據(jù),單一的客流預(yù)測(cè)方法往往難以滿足預(yù)測(cè)精度要求。因此,提出了組合模型預(yù)測(cè)方法,并對(duì)不同組合模型的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了闡述,以期為提高客流預(yù)測(cè)精度和速度提供借鑒。

對(duì)各種城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析和比較,指出進(jìn)行短期城軌客流預(yù)測(cè)的必要性。支持向量回歸方法作為以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)算法,可應(yīng)用于軌道交通客流量預(yù)測(cè)。構(gòu)建了城市軌道交通客流的預(yù)測(cè)模型,與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比照試驗(yàn)。

隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)里程的不斷增長(zhǎng)及網(wǎng)絡(luò)承載客流量的不斷提高,特定站點(diǎn)客流量極易發(fā)生急劇變化,這種變化引起整個(gè)網(wǎng)絡(luò)客流量的不均勻分布,從而增加運(yùn)營(yíng)調(diào)度的難度和運(yùn)營(yíng)事故的發(fā)生概率.本文以城市軌道交通實(shí)際運(yùn)營(yíng)中采集的大量客流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從時(shí)間和空間兩個(gè)維度分析城市軌道交通客流分布的特點(diǎn),并進(jìn)一步提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的客流量預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)特定站點(diǎn)的客流量預(yù)測(cè).本實(shí)驗(yàn)完全基于實(shí)際數(shù)據(jù),結(jié)果表明：預(yù)測(cè)客流量平均絕對(duì)百分比誤差基本在0.1以下,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度較高.

城市軌道交通項(xiàng)目投資金額高,資金需求大,同時(shí)具有公益性與盈利性。目前工程可行性研究報(bào)告多為工程可批性研究報(bào)告,因此客流量以及票務(wù)收入預(yù)測(cè)值偏離實(shí)際,造成ppp模式下的物有所值評(píng)價(jià)、財(cái)政承受能力論證和實(shí)施方案相關(guān)數(shù)據(jù)的偏離,影響政府相關(guān)部門的決策?？赏ㄟ^(guò)對(duì)客流量預(yù)測(cè)值的修正使ppp模式下的財(cái)政承受能力論證和實(shí)施方案相關(guān)數(shù)據(jù)接近實(shí)際值,為政府與相關(guān)機(jī)構(gòu)提供參考。

通過(guò)分析城市軌道交通日均客流及相關(guān)影響因素的變化特征,以多種因素作為數(shù)據(jù)集特征,采用梯度提升法和隨機(jī)森林的混合模型對(duì)日均客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。以北京地鐵客流數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,對(duì)模型進(jìn)行了試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于梯度提升和隨機(jī)森林的混合模型相較于常規(guī)arima模型和隨機(jī)森林模型具有更好的適應(yīng)性,在常態(tài)和特殊情況下均能取得可接受的預(yù)測(cè)效果。

城市軌道交通作為公共交通客流量的分擔(dān)措施之一,能夠解決因客流量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確而帶來(lái)的資源浪費(fèi)和低效益問(wèn)題.建立一種新的gso-bpnn方法,該方法在bp網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上植入gso算法,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,并以某城市軌道交通客流量為例,對(duì)比普通bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,結(jié)果顯示gso-bpnn方法的預(yù)測(cè)精度較高.

城市軌道交通換乘站內(nèi)部換乘客流量算法研究 作者：劉狄，吳海燕，liudi，wuhaiyan 作者單位：北京建筑工程學(xué)院,土木與交通工程學(xué)院,北京,100044 刊名：北京建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào) 英文刊名：journalofbeijinguniversityofcivilengineeringandarchitecture 年，卷(期)：2010，26(2) 被引用次數(shù)：0次 參考文獻(xiàn)(9條) 1.demetsky.mjlahoeltransitstationdesignprocess1978 2.batesegastudyofpassengertransferfacilities1978 3.王磊地鐵站乘客步行通道的優(yōu)化設(shè)計(jì)2002 4.王蓉蓉地鐵換乘車站設(shè)施規(guī)模確定問(wèn)題研究2006 5

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步,我國(guó)的城市軌道交通得到了飛速的發(fā)展,換乘站是軌道交通線網(wǎng)中重要組成部分,城市軌道交通路網(wǎng)的建設(shè)需要換乘站作為城市建設(shè)的重要節(jié)點(diǎn),不同的軌道交通的通行線路之間需要做好內(nèi)部換乘工作,這就需要換乘站起到應(yīng)有的建設(shè)功能。在進(jìn)行軌道交通的建設(shè)過(guò)程中,需要保證內(nèi)部換乘的最高效率,并且能夠?qū)⑵涑浞值膽?yīng)用到各個(gè)城市的地鐵換乘站,幫助其更好的進(jìn)行詳細(xì)數(shù)據(jù)的分析。本文通過(guò)分析客流數(shù)據(jù)對(duì)城市軌道建設(shè)的重要性,確定研究方向,提供計(jì)算換乘站內(nèi)上下車客流量、站臺(tái)容納能力計(jì)算的思路,并對(duì)換乘站內(nèi)部的客流量變化規(guī)律進(jìn)行分析。

為有效指導(dǎo)行車調(diào)度、預(yù)防和處置軌道交通突發(fā)事件,利用曲線擬合方法挖掘客流量時(shí)間序列趨勢(shì)性特征,在客流時(shí)間分布分析和數(shù)據(jù)探索的基礎(chǔ)上,通過(guò)整體擬合、人工分段擬合和自動(dòng)分段擬合,對(duì)北京市36個(gè)地鐵站單日內(nèi)客流量進(jìn)行時(shí)間序列建模優(yōu)化研究,并對(duì)比3種方法的擬合結(jié)果和r2指標(biāo)。研究表明:分段擬合利用局部函數(shù)建?？土髁孔兓膭?dòng)力學(xué)過(guò)程,相較整體擬合能更好地逼近實(shí)際；在分段擬合時(shí),采用自動(dòng)分段策略,能避免人為判定分段點(diǎn)的主觀性,實(shí)現(xiàn)最佳優(yōu)化,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)分析效率和精度。

以邏輯斯蒂方程為基礎(chǔ)、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)為工具建立單條線路及整個(gè)城市軌道交通網(wǎng)的客流量發(fā)展模型,通過(guò)分析影響城市軌道交通客流量變化的多個(gè)因素探討城市軌道交通客流量變化的一般規(guī)律,對(duì)如何發(fā)展城市軌道交通提出建議。

????????????????????????????????????????????????????(4?ì1.??????????????????????[????]20042.?????????????????[????]20043.???.miaosaisong???????????????[????]-????????2006(3)4.??.???.???.???.yanghan.wumeng-huan.zhanghan-xiao.liuzhi-li???????????????????[????]-???????????2011,11(z1)?????http://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

通過(guò)分析城市軌道交通客流量的時(shí)序特征和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用機(jī)理,將具有不同時(shí)序特征的數(shù)據(jù)分別用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,建立了基于客流時(shí)序特征的并行加權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并用該模型對(duì)北京市城市軌道交通各條線路的客流進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,各線路客流量預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)百分誤差均在10％以下,小于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差,提高了預(yù)測(cè)精度.

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(wèn)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(lái)確定車站的吸引范圍;然后通過(guò)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。

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)。

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).