AFC数据的大型活动期间城市轨道交通客流预测

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。

城市轨道交通是缓解城市道路交通压力的有效途径，客流预测是城市轨道交通建设与设计的基础环节。本文主要对城市轨道交通客流模型展开探讨，并从其特征、机理上提出预测方法。

针对城市轨道交通客流数据量大、数据结构复杂、数据具有突发性强等特点,设计了专门用于城市轨道交通客流分析的数据仓库系统。详述了该系统的体系结构、关键指标;进行了联机分析处理,给出了nml客流预测模型,采用了logit模型对收入进行了预测分析。该项目已应用于深圳地铁交通运营企业中,为优化轨道交通企业的运营组织提供决策支持。

城市轨道交通客流预测是城市轨道交通规划科学决策的重要依据,文章采用bp神经网络作为模型进行客流预测,基于城市轨道交通的客流数据特征,提出了基于大数据的轨道交通客流预测的方法,以期为轨道交通客流预测提供参考。

本文主要介绍大数据的概念、特点及大数据在轨道交通客流预测上的应用,强调准确的客流预测能够合理配置城市空间布局及充分利用沿线土地开发并为线路调度、制定票价提供技术基础。

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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。

目前,在我国经济产业转型以及新型城镇化的市场转型下,绿色、高效、便捷的城市轨道交通的构建已经成为缓解城市交通压力、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预测的重要组成部分,而客流预测研究又是分析轨道交通线网规划的重要依据.

施仲衡，等：城市轨道交通客流预测专家点评 城市轨道交通客流预测相关问题分析 中国工程院院士，施仲衡 我国非常重视城市轨道交通的规划、建设工 作。温家宝总理关于地铁规划、建设做过很多批 复，曾明确指出为了节约能源要发展公共交通， 发展公共交通要发展地铁。前期规划与客流预测 对轨道交通的建设、运营至关重要。 1轨道交通建设与客流预测现状 早期轨道交通客流预测有很大的随意性。以 1987年上海市地铁1号线可行性报告审查为例， 当时提出每年的客流增长按百分比来考虑，具体 数值争议很大。同样，车站设置与否和车站客流 预测密切相关，不能随意确定。这些问题虽然与 我们对客流预测的认识过程有关，但也反映出需 要进行客流预测研究。 目前，国家已经批准了15个城市进行轨道 交通的规划建设，每个城市对每条线路都在进行 客流预测。北京市前不久也进行了轨道交通线网 模式的研究，客流预测仍然是关键问题，其准确

城市轨道交通客流预测

客流预测是轨道交通规划建设的重要环节，提高客流预测精度有助于提升轨道交通建设运营效率。本文在对换乘车站的进、出站和换乘客流分析的基础上，研究基于土地利用的轨道交通换乘站客流量预测方法，为结合轨道交通刷卡大数据进行挖掘分析以提高其客流量预测精度确立了研究方向。

客流预测是对远期交通需求的一种状态量化,对于城市的总体规划和综合交通规划有着重要的指导作用.同时,轨道交通作为国内外重大系统工程,项目建设初期要根据客流预测提供的数据进行规划设计,这样才能提高城市轨道交通建设的科学性和经济性.

客观评价客流交通状态对于改善城市轨道交通运营服务水平、提高运营管理效率具有重要意义.在定义城轨运营客流交通状态的基础上,以乘客流的均衡程度和顺畅程度为准则,构建了客流交通状态的三层评价指标体系;根据某城市地铁1号线运营实际客流数据,计算各评价指标,并用层次分析法对客流交通状态进行评价.评价结果与实际情况相吻合,验证了城轨运营客流交通状态评价体系的合理性,能够为城市轨道交通运营管理提供理论支持.

收稿日期:20100926 基金项目:陕西省教育厅科研计划项目(2010jk652);中央高校基本科研业务费专项资金项目(chd2010jc084) 作者简介:王玉萍(1978),女,山东汶上人,西安建筑科技大学讲师,长安大学工学博士研究生,email:wangypjt@xavat.edu.cn。 第31卷第3期 2011年5月 长安大学学报(自然科学版) journalofchanganuniversity(naturalscienceedition) vol.31no.3 may2011 文章编号:16718879(2011)03007209 城市轨道交通客流预测结果的技术分析体系 王玉萍1,2,陈宽民1,杨富社3,马超群1 (1.长安大学公路学院

本文首先根据北京城市轨道交通网络的特点，以静态非平衡分配模型中的最短路径分配为理论基础，实现历史客流在断面上的分配，得到具有参考价值的断面客流。然后通过大量bp神经网络建模试验，对北京城市轨道交通客流预测问题，建立了合理的预测模型。最后利用bp神经网络模型对13号线西直门站至2号线西直门站的换乘断面客流进行预测，并与最小二乘拟合结果进行对比分析，得出合理的客流预测结果。

针对城市轨道交通短时客流量预测问题,提出了一种基于自适应t分布变异的蝙蝠算法（atm-ba）优化的小波神经网络（wnn）预测模型（atm-ba-wnn）。在基本蝙蝠算法（ba）中引入带有线性递减控制因子的自适应t分布变异,使其具有变异机制,能够跳出早熟收敛。并将atm-ba与wnn两者相互耦合,利用atm-ba优化wnn的参数配置,进而提高wnn的预测精度。运用atm-ba-wnn模型对郑州地铁1号线短时客流量进行预测,并与传统的wnn预测模型、ba优化的wnn（ba-wnn）预测模型以及支持向量机（svm）预测模型进行比较。仿真结果表明,相较于其他3种模型,所建预测模型预测精度最高,拟合能力更强,误差最小,从而证明了该模型在短时客流量预测领域的可行性及优越性。

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.

城市轨道交通的客流特性分析

轨道交通的快速发展,能够缓解城市环境压力和交通拥堵,是人们的首选公共交通方式。突发大客流的发生对轨道交通的正常运营造成了冲击,甚至会对乘客的生命安全造成威胁。文章在对城市轨道交通突发大客流进行分析的基础上,从车站内客流组织与控制以及提高线路运输能力两个方面提出了如何有效应对城市轨道交通的突发大客流的相关措施。