城市轨道交通客流预测面面观
城市轨道交通乘客流量预测与分析
城市轨道交通乘客流量预测与分析城市轨道交通（Urban Rail Transit）作为城市公共交通的重要组成部分，承载着大量人流的运输任务。
为了更好地管理和规划城市轨道交通系统，乘客流量预测与分析成为了一项十分重要的研究课题。
本文将从乘客流量概述、预测方法以及分析应用等方面进行探讨。
一、乘客流量概述随着城市人口的增加和汽车行驶成本的提高，越来越多的乘客选择轨道交通作为出行方式。
因此，轨道交通系统中的乘客流量也在不断增加。
乘客流量主要受到城市人口、区域开发情况、经济活动水平等因素的影响。
了解乘客流量分布特点对于优化调度和规划轨道交通系统具有重要意义。
二、乘客流量预测方法1. 基于统计模型的预测方法统计模型通常利用历史数据来推测未来的乘客流量。
常用的统计模型包括时间序列模型、灰色模型、回归模型等。
这些模型能够发现乘客流量的周期性和趋势，从而预测未来的变化趋势。
2. 基于机器学习的预测方法机器学习方法借助计算机的计算能力和数据挖掘技术，通过对历史数据的学习建立模型，再利用该模型对未知数据进行预测。
常用的机器学习方法有神经网络、支持向量机等。
这些方法能够更好地捕捉乘客流量的非线性特征，提高预测准确度。
3. 基于仿真模拟的预测方法仿真模拟方法通过构建轨道交通系统的仿真模型，模拟乘客的出行行为与乘车选择，从而预测系统中的乘客流量。
仿真模拟方法能够考虑多种复杂的因素，如乘客行为、交通拥堵等，提供更加真实和准确的预测结果。
三、乘客流量分析应用1. 运营调度优化通过对乘客流量进行分析，可以帮助轨道交通运营方根据实际情况进行优化调度。
例如，根据不同时间段的乘客流量分布，可以合理安排列车班次和运行时刻表，提高运行效率和满意度。
2. 站点规划与设施改造乘客流量预测和分析可以为轨道交通站点的规划与设施改造提供重要参考。
根据不同站点的乘客流量，可以决定站点大小、出入口数量以及设施配置，以适应未来的需求变化。
3. 市政交通规划乘客流量是城市交通规划的重要指标之一。
城市轨道交通客流预测和分析
城市轨道交通客流预测和分析随着城市快速发展和人口增长，城市交通成为一个日益突出的问题。
城市轨道交通作为城市交通体系的重要组成部分，其客流预测和分析对于优化城市交通规划和提高交通效率具有重要意义。
本文将介绍城市轨道交通客流预测和分析的方法和技术，并探讨其在城市交通规划中的应用。
首先，城市轨道交通的客流预测和分析是通过对历史乘客出行数据和城市发展情况进行分析，利用统计学和数学模型等方法预测未来的客流变化趋势。
客流预测的目的是了解未来客流量的大小和分布，以便合理安排线路、编制运营计划和调整乘车服务。
客流分析则是在实际运营中对客流进行监测和分析，了解不同时间段、不同区域和不同线路的客流情况，为优化运营和提供乘车服务提供决策参考。
城市轨道交通客流预测和分析的方法多种多样，主要包括时间序列分析、回归分析、神经网络和计算智能等。
其中，时间序列分析是常用的客流预测方法，通过对历史客流数据的统计和分析，建立数学模型来预测未来客流量。
回归分析则是通过分析客流与影响因素之间的关系，建立回归模型来预测未来客流量。
神经网络和计算智能方法在模拟人类大脑的学习和决策过程方面具有优势，能够通过学习和训练来预测未来客流量。
在城市交通规划中，城市轨道交通客流预测和分析发挥着重要作用。
首先，客流预测可以为城市交通规划提供数据支持和科学决策依据。
通过预测未来客流量的大小和分布，可以合理规划线路、站点和运营计划，以满足不同时间段和不同区域的乘客需求。
其次，客流分析可以为城市交通优化提供指导和建议。
通过对客流的监测和分析，可以了解不同时间段、不同区域和不同线路的客流情况，为调整运营计划、增加车辆投放和提供乘车服务提供决策支持。
此外，城市轨道交通客流预测和分析还可以为乘客提供更好的乘车体验和服务提供支持。
通过精确预测客流量，可以提前调整运力和增加乘车服务，避免高峰时段的拥挤和堵塞。
同时，客流分析可以了解乘客出行需求和行为特点，为乘车服务的改进和优化提供依据，如设置优先座位、调整车厢布局和开展乘客行为宣传教育等。
浅谈城市轨道交通的客流预测
浅谈城市轨道交通的客流预测引言：客流预测是城市轨道交通前期工作的重点，为确定项目工程规模、车辆选型、设备配置以及工程投资奠定基础。
从客流产生的机理上看，城市轨道交通客流量主要由转移量和诱增量两部分组成。
因此，做好城市轨道交通转移和诱增客流预测可以大大提高项目的客流预测精度。
1 城市轨道交通客流量预测的重要性1.1 客流预测是城市轨道交通投资决策的基础，只有具备足够大的客运交通需求，建设轨道交通才是合理的。
客流预测又是衡量建设项目经济成本、预测建设项目投入运营后经济效益的关键指标。
有了科学的合理预测，才能对项目成本效益做出正确的评估，否则经济评估失真，将导致投资决策失误。
1.2 客流预测通过计算轨道交通系统建成后可能吸引的客流规模和时空分布，包括轨道交通客运总量、客运周转量、各站上下车人数、各轨道交通线路之间的换乘人数、区间上下行客流量、高峰小时运量等，为轨道交通设施配备和车站设计、评价轨道交通规划路网优劣提供重要依据。
2 影响客流预测的主要因素出现预测客流量与实际客流偏差较大的现象，与客流预测的复杂性和客流预测方法的多样性有着必然的联系，影响客流预测的不确定因素、客流预测方法使用的不当都会造成客流预测不准确。
通过收集资料、归纳整理，总结出了下面几条影响客流预测的因素。
2.1 票价影响客流预测票价是决定城市轨道交通客流，尤其是开通初期客流的重要因素，价格的高低将会影响到人民的出行方式的选择，票价对客流的影响主要体现在价格占收入水平的比例上，实施换乘优惠的城市，出行总成本低，不实施换乘优惠的城市，出乘总成本高，较低的票价能转移更多常规公交方式的客流，带来地铁客流量的增长，尤其是换乘不收费，更能刺激换乘量的增加。
2.2 城市土地利用影响客流预测城市土地的用途，不仅涉及城市各区域功能的定位，而且涉及到所使用的土地上面进行的社会经济活动强度，如人口、就业、产量等。
土地利用与客流的关系是“源”与“流”的关系，城市各区域功能的定位决定了出行活动及出行流量、流向，可见，城市轨道交通客流预测与城市规划关系密切。
城市轨道交通客流预测与分析方法
城市轨道交通客流猜测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济进步，城市轨道交通成为城市交通系统中不行或缺的一部分。
如何准确猜测和分析城市轨道交通的客流量对于优化运行、提高服务质量、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将介绍一些常用的。
一、时间序列分析方法时间序列分析方法是一种常见的客流猜测方法，通过统计历史数据的时间序列模式，利用数学或统计学方法进行客流猜测。
其中，常用的时间序列分析方法包括挪动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
挪动平均法是一种基本的平滑方法，通过计算特定时间段内客流量的平均值，来猜测将来的客流量。
指数平滑法是一种常见的加权平均方法，通过对历史数据进行指数加权平均，来达到对最近期数据更敏感的目标。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的方法，通过对时间序列数据进行差分处理，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，再结合自回归和滑动平均模型进行猜测。
二、回归分析方法回归分析方法是一种通过建立依变量与自变量之间的干系模型，来进行客流猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的回归分析方法包括线性回归、非线性回归、时序回归等。
线性回归是一种最简易的回归方法，通过建立线性干系模型，找到自变量与依变量之间的线性干系。
非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性干系的回归方法，通过建立非线性干系模型，并通过参数预估的方法来拟合数据。
时序回归是一种结合时间序列与回归分析的方法，将时间因素作为自变量引入回归模型中，进一步提高猜测的精度。
三、人工神经网络方法人工神经网络方法是一种通过模拟人脑神经元的工作原理，进行模式识别和猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的人工神经网络方法有BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经模糊推理系统等。
BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，通过多层次的神经元毗连和误差反向传播算法进行训练，来建立输入和输出之间的非线性映射干系。
RBF神经网络是一种以径向基函数为基础的神经网络，通过聚类分析和回归分析来实现数据的拟合。
城市轨道交通客流预测内容与方法探讨
城市轨道交通客流预测内容与方法探讨
一、简介
城市轨道交通是城市社会秩序的重要组成部分，它是提高城市经济发展和人民福祉的重要手段，也是改善城市环境和减少污染的关键法宝。
它的客流量决定着其运营方面的财务和效率，对城市的发展也起着至关重要的作用。
城市轨道交通客流量预测旨在掌握城市轨道交通客流量的规律，有助于规划轨道交通网络，制定轨道交通运营策略，提升就业能力，改善城市环境，提升城市效率，降低轨道交通运营成本和改善公共交通服务水平。
二、城市轨道交通客流预测方法
1.时间序列分析法
时间序列分析是传统的预测方法，它可以从历史数据中分析出轨道交通客流量的趋势，并以此为基础来预测未来的客流量。
2.数据挖掘方法
数据挖掘方法是一种基于历史数据进行建模和预测的方法，它把多种方法结合起来，利用机器学习技术和数据挖掘技术对历史客流数据进行建模和预测，以提高客流预测准确率。
3.智能估算方法
智能估算法则是一种基于模型预测的方法，它采用现实生活中的有效数据和技术，通过特征提取、算法设计等手段，实现多维数据的融合和信息处理，从而预测轨道交通客流量。
三、结论。
城市轨道交通客流预测与优化
城市轨道交通客流预测与优化随着城市的不断发展和人口的增长，城市轨道交通已经成为我们日常生活不可或缺的一部分。
而对于城市轨道交通而言，客流预测和优化显得至关重要。
一、城市轨道交通客流预测的重要性城市轨道交通是城市重要的公共交通系统之一，更是城市快速发展的重要燃料。
随着城市化进程的加速，城市的人口和经济快速增长，城市轨道交通的发展也日渐成熟。
作为现代都市公共交通的主力军，城市轨道交通的运行状态直接关系到整个城市公共交通的服务质量以及市民的生活品质，因此，对于城市轨道交通而言，客流预测的重要性不言而喻。
城市轨道交通客流预测，是指通过对历史和当前数据的分析，利用预测模型预测未来轨道交通的客流量，以便更好地制定交通运力的配备计划，优化线路、车站等的设置和管理，使城市轨道交通在日常运营时更高效率、更智能化。
为了实现城市轨道交通客流预测，首先需要收集大量的数据，比如旅客出行时间、数量、地点等。
在此基础上，结合历史数据和实时交通信息，搭建预测模型，利用机器学习、数据挖掘等技术手段，对未来的客流量进行预测，并制定相应的客流管理策略。
二、城市轨道交通客流预测的挑战城市轨道交通客流预测面临的挑战主要有两个方面：1、数据收集难度大城市轨道交通涉及多个维度的数据，如乘客数量、车站通行能力、线路负荷等，其中涉及的数据量巨大，数据处理复杂。
同时，在数据收集的过程中，还需要解决隐私保护等问题，这都增加了数据收集的难度。
2、不确定性高城市轨道交通涉及到多个因素的影响，如天气、活动、交通事故等，这些都会对客流量产生影响，因此，预测结果存在不确定性。
同时，由于轨道交通系统的运行状态与外部环境存在多种因素的交互作用，预测结果也容易受到系统性偏差的影响。
针对这些问题，我们可以通过建立规范、完整、高效的数据收集和处理机制，利用机器学习和数据挖掘等技术，加强预测模型的建立和优化，提高预测准确性。
三、城市轨道交通客流预测的应用城市轨道交通客流预测的应用主要有三个方面：1、优化公交运行计划预测未来客流量可以提前调整线路、车站、换乘站等公交设施的布局，因此可以更好地保障出行效率，提高公交服务的质量，减少旅客拥堵等不良现象。
城市轨道交通客流预测与分析
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （二）运行速度 运行速度的高低与运价、乘坐舒适度密切相关
城市轨道交通客流预测与分析
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （三）城市轨道交通的客流量 断面客流量：是指单位时间内沿同一方向通过运营线 路某一断面的乘客数。 计算方法:
（二）全日客流量在一周内的变化
城市轨道交通客流预测与分析
任务三：客流调查
三、客流分析
（三）客流的不均衡性
城市轨道交通客流预测与分析
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/10
城市轨道交通客流预测与分析
---北京交通发展研究中心主任，郭继孚
城市轨道交通客流预测与分析
前言
城际快速轨道交通客流预测工作在我国刚刚起步，同 时社会活动系统和交通运输系统十分复杂，客流预测背 景变化多端，使客流预测存在一定的难度
经对近年来各城市轨道交通线路的客流预测结果与实 际运营客流统计值的比较，发现相差较大，并非令人满 意
•客流预测是复杂的问题，不能简单用一种类型的模型解决，不 同的预测目的对于预测结果提出了不同的精度要求，应采用不 同的客流预测方法，重要的是要有量身订做的预测模型。
•基础数据
•建模
•预测结果
•变量 •参数
城市轨道交通客流预测与分析
任务二：客流预测
五、不同阶段客流预测工作的要点 （一）线网规划阶段 （二）可行性研究阶段 （三）预可行性研究阶段
（一）全面客流调查 （二）乘客情况抽样调查 （三）断面客流目测调查 （四）节假日客流调查
城市轨道交通客流预测与分析
任务三：客流调查
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目背景
随着社会的进步，人们的出行需求日益增加，城市轨道交通已成为城
市快速发展的主要动力之一、轨道交通客流是验证轨道交通系统建设是否
成功的关键指标，也是评价轨道交通系统可持续发展水平的重要依据，客
流的大小直接关系到政府引进资金的效益性和投入成果的有效性。
客流预测是在现有的时空客流因子的基础上构建的预测模型，可以预
测未来轨道交通客流量的大小。
客流预测可以提前对未来天气等条件的影
响进行评估，使政府可以更好地制定未来客流预测规划，减少日常运营中
的不必要损失。
客流分析不仅可以提高轨道交通的受众群体，降低经济消费者的门槛，还可以改善轨道交通服务质量，提高市民的满意度。
它可以帮助政府分析
不同时间用户行为，例如分析用户的偏好，客流量的分布，客流聚集趋势
等信息，然后根据分析结果进行调整，以更好地满足用户需求。
客流预测与分析框架
1、建立预测模型：根据现有时空客流因子来建立未来轨道交通客流
量的预测模型；
2、数据收集与清洗：采集历史客流数据，清洗和处理，形成客流数
据库；
3、特征提取：探索特征之间的关系。
城市轨道交通客流预测与优化
城市轨道交通客流预测与优化随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通作为一种高效、安全、环保的公共交通方式，越来越受到人们的青睐。
然而，随之而来的客流拥堵问题也日益凸显，尤其在高峰时段，乘客们常常不得不面对拥挤、延误的困境。
为了改善这一状况，提高城市轨道交通的出行体验，客流预测与优化成为迫切需求的任务。
首先，客流预测在城市轨道交通系统中扮演了至关重要的角色。
通过客流预测，我们可以了解乘客的出行规律和习惯，为制定科学合理的运行计划提供依据。
客流预测可以分为长期预测和短期预测两个方面。
长期预测通过分析历史数据和宏观因素，如经济发展、城市规划和人口变化趋势，预估未来一段时间内的客流量。
这种预测可以用于规划新线路和调整现有线路的运行计划。
采用时间序列分析、回归分析等方法，结合地理信息系统和交通运输模型，可以预测出不同时间段和不同区域的客流量。
这为城市轨道交通的发展提供了科学的参考。
短期预测是指对未来较短时间内（通常是1小时到数天）的客流量进行预测。
这种预测主要用于调整运行计划和调度列车，以满足乘客出行需求。
短期预测通常基于实时数据和历史数据，并结合天气、假期等因素进行分析。
机器学习、神经网络等方法可以应用于短期预测中，通过建立模型和算法来预测客流。
除了客流预测，优化城市轨道交通的客流也是提高服务质量的关键。
优化客流可以从运行调度、车站布局和服务质量三个方面来考虑。
首先，运行调度是优化客流的重要手段之一。
通过合理调度列车的开行频率和车辆数量，可以有效减少拥挤和延误现象。
运用优化算法和调度模型，结合乘客出行需求和运营成本，制定最优的运行计划，以提高运输效能。
其次，合理的车站布局也是优化客流的重要环节。
通过分析乘客的出行规律和交通热点，可以优化车站布局，减少换乘时间和拥堵。
此外，合理的通道设置和空间规划也可以提高车站的运行效率和服务质量。
最后，提升服务质量是优化客流的关键因素之一。
通过改善列车和车站的设施设备，提高设备可靠性和运行稳定性，营造安全、舒适的出行环境。
城市轨道交通客流预测浅析
明确的行为假说 ，特别是模型系统本质上并非有关个体行 为的 ，
３定性和定量相 结合 。定性分析着眼于对事物本质的判断 ，
即它不是与个体 出行行为相一致 的 ，针对其不 足，一些专家提 出 其正确与否 主要依靠 预测者 的洞察事物的能力 ，并借助经验 和
了非 集 聚 模 型 。
逻辑推理完成 ，而定量 分析预测是在前者的基础上采用数学 方
非集聚模型又称交通特征模型 ，它 以实 际产 生交 通活动 的 法完成 ，着 眼于统计资料 的积累 。二者 的有机结合才能对城 市轨
０６５
，大 陆桥 视 野
＿ ，陆桥运输 ／ＬＵ ＱＩＡＯ ＱＵＮ ＳＨＵ
求高 、操作复杂 。
总体规划 ，而且预测 中既要 充分考虑社会经济与政策变化 的影
３诽 集聚模型 。近年来 ，由于城市轨道交通“四阶段 ”法 缺少 响 ，又要充分考虑经济水平和人们的风俗 习惯 和个体 的差异 。
道 交通建设 的模式和规模 既要适应 近期城市交通需求 ，又要适 应 远期 城市交通发展 的要求 ，而预测客流量决定 了轨道交 通发
展 的模 式 、路网规模 、线路走 向 、枢纽设置及其 内部 空间的布局 ， 因此说 ，预测客流量是轨 道交 通项 目投资决策的依据 和项 目评
三 、轨 道 交 通 客 流 预 测 的模 型和 方法 自 ２０世纪 ７０年代 以来 ，交通 规划 技术 传人我 国，运用定量
二 、影 响 轨 道 交 通 客 流 预 测 精 度 的 因 素 城 市轨道客流预测是指在一定 的社 会经济发展条件下科 学 预测各 目标 年限轨道交通 的断面流量 、站点乘 降量 、站问 ０ Ｄ、 平 均运 距等反映轨道交通 客流需求 特征的指标 。城市轨道 客流 预测 由于其特殊性 ，在实际 中要准确应用仍存 在较 大的难度 ，其 难度 主要体现在 以下几个方面 ：
项目二城市轨道交通客流预测和分析
项目二城市轨道交通客流预测和分析城市轨道交通客流预测和分析已经成为城市规划和交通管理的重要组成部分。
随着城市人口的增加和出行需求的增长，轨道交通系统的运力和服务水平也需要不断提升。
因此，对城市轨道交通客流进行准确的预测和详细的分析是非常必要的。
城市轨道交通客流预测通常包括两个方面：短期预测和长期规划。
短期预测主要用于优化运营调度、制定客流应急措施等，而长期规划则用于确定未来轨道交通线路规划、扩建等。
对于短期预测，可以使用历史客流数据、天气数据、节假日数据等进行建模和预测。
而对于长期规划，则需要考虑城市人口增长、经济发展、土地利用等因素，并借助城市交通模型等工具来进行预测和分析。
城市轨道交通客流分析的目的是了解乘客出行特征、分析线路运行状况以及评估设施和服务水平。
通过分析客流特征，可以发现高峰期和低谷期、热点区域和冷门区域等，为运营调度和服务改善提供依据。
同时，还可以通过分析客流趋势和分布，为未来线路规划和站点布局提供参考。
此外，通过客流分析，还可以评估城市轨道交通系统的运行效率和乘客满意度，为改进和优化提供指导。
城市轨道交通客流预测和分析是一个复杂的任务，需要考虑多种因素的影响。
首先，城市的人口分布和聚集特点会直接影响客流的分布和数量。
其次，交通连接性和转乘便利性也会影响线路和站点的吸引力。
此外，天气、节假日等外部因素也需要纳入考虑。
因此，在预测和分析过程中，需要综合运用统计学、数学建模、数据挖掘等方法，同时结合地理信息系统、网络分析等工具，来获得准确可靠的结果。
城市轨道交通客流预测和分析的结果对城市的交通规划和管理具有重要意义。
通过准确预测和详细分析，可以提前采取有效的调度措施，减少高峰期的拥堵和滞留，提升服务品质和乘客满意度。
同时，也为未来的交通规划和扩建提供科学依据，避免投资浪费和规划不合理。
总之，城市轨道交通客流预测和分析是城市可持续发展和交通运营管理的重要组成部分，应该得到充分的重视和研究。
城市轨道交通客流预测理论技术和方法
城市轨道交通客流预测理论技术和方法
一、城市轨道交通客流预测理论
1、客流预测的基础理论
城市轨道交通客流预测是基于客流关系的动态模型，其基本的理论和思想如下：客流的发生是由经济状况、社会文化状况、交通系统状况等多种因素共同作用的结果，交通利用的选择，受到收入、时间、舒适度、安全性等多种因素的影响，客流的变化也是动态的，客流的变化会对交通系统产生进一步的影响，以及会改变更多的影响因素和客流的影响关系，形成一个具有较强的深度与复杂性的客流仿真模型。
2、城市轨道交通客流预测模型
城市轨道交通客流预测模型可分为其它交通运输工具预测模型的延伸和局部客流预测模型的特殊情况。
其它交通运输预测模型是以分类分析、时间序列、回归分析、结构方程模型、混合模型、神经网络模型等数学和统计方法为基础，研究其它交通运输预测问题的模型。
其中以分类分析、时间序列模型等广泛应用于城市轨道交通客流预测，也可以采用结构方程模型、混合模型和神经网络模型来研究城市轨道交通客流预测问题。
城市轨道交通客流预测分析
城市轨道交通客流预测分析咱就说，在如今这繁华的都市里，城市轨道交通那可是越来越重要啦！就像咱们每天离不开手机一样，城市也离不开这高效便捷的交通方式。
我还记得有一次，我去了一个大城市出差。
那地方的地铁线路密密麻麻，像个巨大的地下蜘蛛网。
我站在地铁站里，看着来来往往的人群，心里就在想：这得多少人每天靠着地铁出行啊，这客流到底是咋预测的呢？要说城市轨道交通客流预测，那可不是拍拍脑袋就能搞定的事儿。
首先，得瞅瞅城市的规划和发展。
比如说，要是哪儿新建了个大型商业区，或者有大片的住宅区落成，那这附近的地铁站客流肯定得噌噌往上涨。
再说说时间因素。
早上上班高峰和晚上下班高峰，那地铁站里简直是人挤人，脚都没地儿放。
这时候的客流就像潮水一样汹涌。
而到了周末，人们出行的目的和时间又有了变化，逛街的、出去玩的，客流的分布也就不一样了。
还有天气也能影响客流。
下雨天，大家都不爱走路或者骑车，坐地铁的人就会多起来。
大冬天太冷，大夏天太热，地铁里有空调，也会吸引更多人选择。
另外，节假日也是个关键。
像五一、十一这样的长假，很多人会出去玩或者回家，火车站、机场附近的地铁站客流就会暴增。
而春节前后，那更是客流量的高峰，好多在外打拼的人都要回家过年。
为了能准确预测客流，工作人员可是下了不少功夫。
他们得收集各种数据，分析历史客流的规律，还得考虑到各种突发情况。
就拿疫情来说，这可是个谁都没想到的大意外，一下子就让客流发生了巨大的变化。
而且，不同的线路客流也不一样。
有的线路经过热门景点，一到旅游旺季，那简直是人满为患。
有的线路连接着学校和居民区，上学放学、上下班的时候，人多得能把车厢挤爆。
预测客流可不只是为了数数有多少人坐地铁，更重要的是合理安排车辆和运营时间。
要是客流预测不准确，车少了，大家挤得难受，车多了，又浪费资源。
比如说，有个地铁站平时客流不大，但突然附近要举办一场大型演唱会，要是没提前预测到，到时候大家都等着坐地铁，那可就乱套了。
城市轨道交通客流预测和分析
城市轨道交通客流预测和分析1. 引言在现代城市化进程中，城市轨道交通系统是一个重要的公共交通工具，它能够承载大量的人员流动，并对城市的交通拥堵和环境污染产生重要影响。
因此，进行城市轨道交通客流预测和分析是提高交通系统运行效率、优化交通资源配置的关键。
本文将介绍城市轨道交通客流预测和分析的方法和应用。
2. 数据收集在进行城市轨道交通客流预测和分析之前，首先需要收集相关的数据。
这些数据包括轨道交通系统的运营数据、乘客进出站数据、天气数据、节假日数据等。
其中，轨道交通系统的运营数据包括列车到达和出发时间、列车运行速度等。
乘客进出站数据包括站点名称、进站时间、出站时间等。
天气数据包括温度、湿度、风速等。
节假日数据包括节假日名称和日期等。
这些数据可以通过网络爬虫、API接口、传感器等方式进行收集。
3. 数据预处理在收集到城市轨道交通相关数据后，需要对这些数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据补全、数据变换等步骤。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行处理；数据补全是指对缺失数据进行填充；数据变换是指对数据进行标准化、归一化等操作，以便更好地进行后续的分析和建模。
4. 特征提取在进行城市轨道交通客流预测和分析之前，需要从原始数据中提取有价值的特征。
特征提取的方法包括时间序列分析、统计分析、聚类分析等。
时间序列分析可以提取出轨道交通客流的周期性和趋势性；统计分析可以提取出轨道交通客流的均值、方差等特征；聚类分析可以将轨道交通客流划分为不同的类别，以便进行进一步的分析和建模。
5. 客流预测和分析模型基于提取的特征，可以使用各种统计模型和机器学习模型进行城市轨道交通客流的预测和分析。
常用的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
这些模型可以通过训练集进行参数估计，然后通过测试集进行模型的验证和评估。
根据具体的需求，可以选择合适的模型进行城市轨道交通客流的预测和分析。
6. 应用案例城市轨道交通客流预测和分析在实际应用中具有广泛的应用价值。
城轨客运组织项目七 城市轨道交通客流调查预测与分析
任务四
(二) 客流预测的基本程序 (1) 确定范围，提出方案。
客流预测
(2) 收集并分析与项目相关的基础数据。 (3) 选择客流预测的方法，建立客流预测模型。 (4) 选择并标定预测模型涉及的相关参数。 (5) 预测模型的应用。 (6) 对客流预测结果进行灵敏度分析，确定预测结果的可信度。 (7) 结合预测结果对各种方案进行分析和评价。 (8) 确定推荐方案，整理数据结果并撰写相关的技术报告。
～10年)和长期(10 年以上)的预测；客流预测还可包括全线客流预测、车
站客流预测、分流客流预测、换乘客流预测、出入口分向客流预测等。 轨道交通系统的客流预测结果应包括：全日和高峰小时的客流量、总客
运量、各站乘降量、全日客流的时段和断面分布以及总客运量占全市公
共交通总运量的比重等。
任务四
一、客流预测概述
一、客流概述
客流认知
客流是指在单位时间内，轨道交通线路上乘客流动人数和流动方向的总 和。既表明了旅客在空间上的位移及其数量，又强调了这种位移带有方向性 和具有起讫位置。客流可以是预测客流，也可以是实际客流。 (一) 客流的分类 1. 根据客流的时间分布特征分类 根据客流的时间分布特征，轨道交通客流可分为全日客流、全日分时客 流和高峰小时客流。 2. 根据客流的空间分布特征分类 根据客流的空间分布特征，轨道交通客流可分为断面客流和车站客流。 3. 根据客流的来源分类 根据客流的来源，轨道交通客流可分为基本客流、转移客流和诱增客流。 4. 根据客流数据的来源不同分类 根据客流数据的来源不同，轨道交通客流可分为调查客流和预测客流。
(六) 运输能力配置
(七) 政府的交通运输政策
任务二
客流调查
【任务描述】
客流是规划轨道交通网络、安排工程项目建设顺序、设计车站规模 和确定车站设备数量的依据，也是轨道交通系统安排运力、编制运输计 划、组织列车运行和分析运营效果的基础。因此，做好客流调查工作， 将调查分析结果应用到现场，可以减少资源浪费，使城市轨道交通运输
城市轨道交通客流预测基本概念
14）客运周转量：设计线在单位时间内所完成的客运工作量， 它是一项综合指标，用客流量与其相应运距的乘积表示。
15）换乘客流量：单位时间内，在换乘车站由一条轨道交通线 路换入另一条轨道交通线路并上车的乘客数量，分换乘站换 乘量、线路换乘量、线网换乘量，一般包括全日、早、晚高 峰小时的分方向换乘客流量（万人/d或万人/h）。
7）车站进站量：在单位时间内，付费进入轨道交通系统并在车 站上车乘坐轨道交通的乘客人数（万人/d或万人/h）。
8）车站出站量：在单位时间内，在车站下车离开轨道交通系统 的乘客数量人数（万人/d或万人/h）。
9）站间断面客流量：单位时间内，两车站区间一个方向的客流 量。可按上下行分方向、分时段计算。可分为：全日断面客 流量、早高峰小时断面客流量、晚高峰小时断面客流量（万 人/d或万人/h）等。高峰小时内单向断面客流量中的最大值 称为高峰小时单向最大断面客流量。
1、基本概念
1）线路客流量：单位时间内乘坐某条轨道交通线路的乘客数量， 为该线路进站量与线路换乘量之和；一般包括全日客流量 （万人/d）和各小时段的客流量（万人/h）。
2）线网网客流强度及线路客流强度（万人/km/d）。
4）全线客流高峰小时系数：全线高峰小时内的 客流量占全日客流量的比例。
10）高断面高峰小时系数：高峰小时单向最大断面客流量与对 应断面全日单向断面客流量的比值。
11）线路站间OD矩阵：单位时间内，线路中各个车站之间的 起迄客流量（万人/d或万人/h），通常用一个二维表格表示。 可分为：全日站间OD矩阵、早高峰小时站间OD矩阵、晚高 峰小时站间OD矩阵。
12）线路平均运距：单位时间内，某一轨道交通线路上所有乘 客一次乘车的平均距离。
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的 关注和 思考 。
轨 道交 通线 路运 量 等级 分 类有 高也 有 低 ，为什 么
大 多城 市都 选择 大运 量 的地 铁 系统 ，很 少选 择 中运 量
如 人 １和 就 业 的不 准 确 性 。另 外 的原 因是 预测 方法 的 ３ 问题 ，利 用现 状 的交通 特 征 预 测 未来 的 交通 特 征 ，存
一
致 的原 因 有模 型 师 的责 任 ，有 规 划 师 的责 任 ，也 有
政府甚 至一 些专 家 的责任 。 客 流预 测涉 及 到城 市 人 口和 出行 方式 等 数 据 。人 ３ １包 括 常住 、长短 暂 住 、流 动 人 １ 。外 围 人 １纳 入 城 ３ ３
市人 口进行计算时不能与城区人 口作相 同考虑 ，真正
编者 按 ：城市 轨 道 交通 系统 直接 影 响着 城 市 空 间发 展 布 局 形态 、社 会经 济 和 人们 的生 活 方式 。 由于 其 建设 规 模 既 要
适 应 近 期 城市 交 通 需 求 ，又 要 满足 远 期 城 市 发展 需 要 。因
此 ，轨道交通客流预测十分必要。但是 ，近年来轨道交通 实际客流量与规划研究客流预测值 差距较大。城市交通论
城 市轨 道交通 客 流预 测 的问题 ，首先 是预 测 方法 。 不 难 看 出 ，现 阶 段 多种 方 法共 存 ，预 测 方 法 因编 制 单
位不 同而 异 ，因参 加人 员不 同而 不 同 。不 同 的 方法 在
面 积 都 会对 大 区 间 以及 大 区 内的 出行 量 有 影 响 ，大 区 的 区 内出 行量 大 ，意 味 着短 距 离 的 出行 量 大 ，那 么 选
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城市交通 Ｕ ｂ ｎＴａ ｓ ｏｔ ｆ ｈ ａ ｒａ 轨 道 交 通客 流预 测 面 面观
Ｄｉｃ ｓ ｉ ｓ ｏ ｂ ｉＴｒ ｓｔ ｓ ｕ ｓｏｎ ｎ Ｕｒ ａｎ Ｒａｌ ａｎ ｉＶｏｌｍ ｅ Ｆｏ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｃ ｓｉ ｎｇ
使 用 公 交 系统 的 人 口可 能远 没 有 规 划 那 么 多 。 另 外 ，
公 交 出行 比 例 期望 过 高也 是 原 因之一 。近几 年 各 大 城
市公 交 出行 比例 似乎 都 有不 同程 度 的 下降 （ 能与 各 大 可 城市 近几 年 大规 模 的城 市设 施 建设 有关） ，而预 测 通 常
都是 期 望 公 交 出行 近 期 就 达 到２ ％～ ０ ，远 期 达 到 Ｏ ３％ ４ ％一 ０ ０ ５ ％。可是 ，现 状公 交 出行 比例 高 一点 的城 市也
不 过 ２ ％多 。而 且 调查 范 围一 般 是城 区 的 ，试 想 未来 ０
城市拓展到所谓的都市区范 围，公交出行比例是 否真 的能达到那么高？不单是轨道交通 客流预测有偏差 ， 现在国内城市交通 系统内的客流预测也都或多或少存
欠周全 。那就 需要 预测 师 反思 ；如 果不 是 预 测 师的 因
在对轨道交通预测客流与实际运营客流作比较 的
同时 ，不 妨 对 比一 下现 状发 展 的 方方 面面 （ 划 实现 的 规 程 度 、人 １、方式 结 构 等等 ） 当初预 测 时 的基础 假 定 ３ 与 条 件 ，肯 定是 其 中某个 环 节 出现 了不 一 致 。 而 出现 不
在 问题 ，城 市基 础数 据不 完 善 ，即使预 测 模 型再 先进 ，
素 ，那 么 ，需 要反 思 的是 预 测技术 方法 是否 有 问题 。
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Ｉｊ ｉ ｆ
轨道 交通 客 流预 测依 托 的基 础数 据 存在 较 大 的不 确定 性 ，是轨 道 交通 客流 预 测不 准确 的主要 原 因 ，例
在 较大 的主观 性和不 确定 性 。
— — ｒｇ ｏ ｅｒ
的轻 轨 系统？ 是 地方 政府 贪 求高 标 准？ 是模 型 师预 测 有偏 差 ？是 规划 师 投其 所 好 ？ 是 国 内 中运 量 系 统 制 还 造 技术 不成 熟 而做 出的无奈 选择 ？ 近 年来 ，北 京 、上 海 、广 州等 城市 建成 运 营 的轨 道 交通 线路 。实 际 客流 量 比规 划研 究预 测 的客 流 量低 很 多 ，有 的 甚 至低 一 半 左 右 ，是 预 测 方 法 出 了 问题 ？ 还是 预测 参 数取 值上 存在 问题 ？ 亦或 是 在预 测 中对 未 来交 通发展 的趋 势把 握上 有欠缺 ？ 客流 预测 与公 交 客运 结构 比例 、轨 道 交 通分 担 率 等 因素相 关 ，这两个 因素又 与 票价 水平 、常 规公 交 的 衔 接 模式 等有 关 。实 际上 ，客 流预 测结 果 与 实 际运 营 客 流 有差 距 。是 因为公 交客 运 结构 比例 、轨 道交 通分 担 率并 没 有达 到预 测 的水平 。 另外 ，票 价水 平 是轨 道 交通 在 客运 市场 上 吸 引客流 的 关键 性 因素 ，预 测 票价 水平 的高低 也直 接影 响 客流 的预 测 结果 。但 是 ，客 流 预测 结 果 与实 际运营 客流 的 差距 ，是 否 由于 把公 交 客 运结 构 比例 、轨 道交 通分 担 率预 测大 了？还 是 对政 策 层 面 和具 体 实际 影 响 因素考虑 少 了？ 这可 能 是人 为 因 素 ，也 可 能是 预测 技术 因素 。如果 是预 测 师 考虑 因素
预测 结果 也很难 精确 。
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１ 等
城 市轨道交通 客流预测面面观Ｄｓ ｕ ｓ ｎ ｎＵ ｂ ｎＲ ｉ ｒｎ ｉ ｏｕ ｏｅ ａ ｔ ｇ ｌ ｓ ｌ ｓ ｒ ａ ａ ａ ｓ ｌ ｃ 。 ｏ ｌ Ｔ ｔ Ｖ ｍｅＦ ｒ ｓｉ ｃ ｎ