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研究
城市轨道交通客流预测研究摘要：随着经济的不断发展，城市规模的不断扩大，居民出行方式不断多样化，城市交通拥堵问题已经成为亟待解决的社会问题。
在地面交通方式无法解决城市交通问题的情况下，城市轨道交通的发展对缓解城市交通问题起到了重要的作用，城市轨道交通的建设是一项长期的、投资较大的、综合性强的建设，所以必须进行合理的规划和科学的客流预测工作。
城市轨道交通客流预测具有局限性，所以结合城市实际情况进行客流预测的研究有很重要的实际意义。
关键词：轨道交通；客流预测；客流规模1.轨道交通客流预测的重要性城市轨道交通是政府支持的非盈利设施，主要目的是为了方便广大市民的出行，缓解人们出行困难的问题，是一项公益事业。
城市轨道交通建成后将对城市的发展有引导作用。
客流预测是城市轨道交通投资决策的基础，是建设项目投入运营后经济效益的关键指标。
客流预测值过高，会造成设计规模过大，运营后客流不足，不但使城市轨道交通建设投资过高，而且会影响运营经济效益；客流预测值过低，则城市轨道交通规模太小不能满足城市的发展，扩建将会造成更大的资金投入，并且运营后不能很好解决交通问题，影响社会效益。
客流预测对线路的比选，车站规模的确定以及轨道交通设施的配备都起重要的作用。
2.城市轨道交通客流规模的影响因素城市轨道交通客流规模的影响因素主要有：沿线土地利用、城市经济发展水平、与其它交通方式的衔接、城市管理制度、服务水平等。
2.1沿线土地利用城市轨道交通客流规模与其沿线土地利用的关系是相辅相成、相互促进的。
轨道沿线土地的利用情况以及站点周边覆盖的人口和岗位是轨道交通客流产生的基础，决定着初期客流的规模，土地利用对客流规模起决定作用。
2.2城市经济水平众所周知，城市轨道交通是政府支持的非盈利设施，主要目的是为了方便广大市民的出行，缓解人们出行困难的问题，是一项公益事业。
城市经济水平直接影响着能否有能力支持城市轨道交通的建设费用，另外由于城市轨道交通的票价一般是高于常规公交，城市的经济水平也决定着乘客是否能够接受票价。
城市轨道交通客流预测内容与方法探讨
不断发展研究之中，积累资料不 积累和探索。
行量和进站量。
足，数学模型和预测技术尚未完全
综上所述，客流预测成果虽然
（２） 流 量 计 算 。首 先 根 据 线 路
定型，还需不断改进完善，对预测 不能做到很高的准确性，且存在较 的地理位置，分为跨市区及一端两
数据的把握以及评价标准上，都有 大的风险，但随着客流预测技术的 种情况，分别确定各自的方向系数
讨
比例。全日客流量是表现和评价运 出行量）表、平均运距及各级运距 营效益的直观指标，也是进一步评 的乘客量。通过此项数据进行分段
价线路负荷强度的重要指标。各小 客流统计，制订票制和票价，对建 时段的客流量及比率，是为全日行 设投资、运营成本作财务分析、社
车组织计划提供依据，在保证运营 能力和服务水平的前提下，合理安 排行车间隔，提高列车的满载率及
预测 ３０年的客流，时间跨度大。因 可以从需求进行预测，却难以对票 围内居住人口的变化情况、现状出
此，难以掌握城市发展中的政策、 价进行正确定位，也很难对客流量 行强度以及吸引率，然后推算各预
经济和人们活动的变化，不确定因 的竞争性和敏感性进行数量级的准 测年度的人口数、出行强度、吸引
素太多。此外，由于这项技术尚在 确分析，这需要长年在运营中不断 率，进而计算各站吸引范围内的出
城市居民出行的特 计算出站间的ＯＤ。再根据轨道交通
点，然后分阶段预测 客 流 增 长 趋 势 ，计 算 预 测 年 客 流
分析的思路仍然未 ＯＤ，分配得到所需结果。由于对客
变。
流出行的现状特征的反映比较全面，
轨 道 交 通 客 流 因此，预测精度有所提高。由于该方
预 测 是 城 市 交 通 客 法以现状 ＯＤ 为基础，只适用于城市
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。
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为解决城市交通拥堵问题的有效手段，日益受到重视。
准确的客流预测与分析对于轨道交通运营单位来说具有重大意义，它不仅能够帮助运营单位合理安排运力资源，提高运营效率，还能为决策者提供科学依据，以优化线网规划、运营策略和服务水平。
本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的有效方法。
二、城市轨道交通客流特点城市轨道交通客流具有明显的时空分布特征。
通常，工作日的客流高峰时段集中在早晚通勤时段，而周末和节假日的客流分布则相对均匀。
此外，特殊事件（如大型活动、节假日等）也会对轨道交通客流产生显著影响。
客流还受到天气、季节变化等多种因素的影响。
三、客流预测方法（一）基于历史数据的预测方法基于历史数据的客流预测方法主要依靠历史客流数据，通过建立数学模型进行预测。
常用的方法有时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析通过对历史客流数据进行时间序列建模，预测未来一段时间内的客流量；回归分析则通过分析客流量与影响因素之间的关系，建立回归模型进行预测。
（二）基于大数据的预测方法随着大数据技术的发展，基于大数据的客流预测方法逐渐成为研究热点。
该方法通过收集和分析城市交通大数据、公共交通卡数据、互联网出行数据等多种数据源，运用机器学习、深度学习等算法进行客流预测。
这种方法能够更全面地考虑各种影响因素，提高预测的准确性。
四、客流分析方法（一）基本统计分析法基本统计分析法是对历史客流数据进行统计和分析，包括客流量、换乘量、进出站量等指标的分析。
通过对这些指标的分析，可以了解客流的时空分布特征、客流的变化趋势等。
（二）复杂网络分析法复杂网络分析法是将城市轨道交通网络视为一个复杂的网络系统，通过分析网络中的节点（车站）和边（线路）的连接关系，揭示城市轨道交通网络的拓扑结构和客流分布规律。
这种方法可以帮助运营单位更好地了解线路的运营状况和瓶颈路段。
五、实际应用与优化策略（一）实际应用在实际应用中，运营单位可以根据客流预测结果，合理安排运力资源，提高运营效率。
城市轨道交通客流预测理论、技术和方法
轨道交通客流预测的要求
线网规划阶段的轨道交通客流预测要求： 1、主要作用： 为论证轨道交通建设必要性、确定线网总体规模、评价线网规划方案、研究分期 建设时序、控制轨道交通设施用地等提供依据。 2、预测年限： 与线网规划的年限一致，一般为城市总规目标年和城市远景年两个年份。 3、主要预测内容： （1）城市交通需求分析：分析交通出行总量、出行时空分布、交通方式结构、 客流走廊及量级等，开展有无轨道交通对城市交通系统的影响分析。 （2） 线网比选方案客流预测：预测各比选方案的轨道交通出行总量、出行分担 率，以及各比选方案的日客流总量、线网负荷强度、平均乘距、换乘客流量和换乘系 数、主要客流走廊高峰小时断面客流量及分布。 （3） 线网推荐方案客流预测：预测推荐线网方案中各条轨道交通线路的日客运 量、线路负荷强度、平均运距和高峰小时单向最大断面客流量。
运营范围 线 路 运营交路 区间最小发车间隔
6000
静安寺-浦东国际机场 静安寺-广兰路 静安寺-浦东国际机场 2.5分
4058
徐泾东-浦东国际机场 徐泾东-广兰路 淞虹路-广兰路 广兰路-浦东国际机场 3.35分
目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因
全国各城市关于轨道客流预测“不准”的主要原因大致有：
开展轨道交通客流预测的基础资料要求： 1、社会经济与土地利用： 包括城市社会经济数据、土地利用数据、人口、就业及就学数据、机动车发展 数据等。
2、综合交通与交通设施调查：
综合交通调查应至少包括居民出行、机动车流量、公共交通、道路交通、枢纽 与吸引点等主要内容，并在此基础上进行城市交通现状分析。 城市交通设施调查应包括现状与规划的城市道路网络、常规公交网络、轨道交 通网络、对外交通枢纽等调查。 注：客流预测的城市综合交通调查的数据须是近5年内的，超过5年应重新进行 调查。
城市轨道交通客流预测
城市轨道交通客流预测城市轨道交通客流预测一、客流预测模式1、非基于出行分布的客流预测模式。
将相关公交线路和自行车出行的现状客流向轨道交通线路转移，得到虚拟的轨道交通基年客流。
然后根据相关公交线路的客流增长规律确定轨道交通客流的增长率，并据此推算轨道交通的远期客流。
这种客流预测模式又称为趋势外推客流预测模式。
趋势外推客流预测模式能较好地反映近期客流量的增长情况，但由于未考虑土地利用形态等客流影响因素，远期客流预测结果的精度较低，并且在预见未来出行分布变化上可靠性较差。
该客流预测模式操作简单，常用于其他模式预测后的比较验证，或作为定性分析的辅助手段。
2、基于出行分布的客流预测模式。
以市民出行交通起讫点调查（origin-d estination survey，OD调查）为基础，得到现状全方式出行分布，在此基础上预测规划年度的全方式出行分布，然后通过方式划分得到轨道交通的站间OD客流。
这种客流预测模式包括出行生成、出行分布、方式划分与出行分配四个阶段，因此又称为四阶段客流预测模式或方法。
四阶段客流预测模式以现状OD调查为基础,结合未来城市发展及土地利用规划预测，因此客流预测结果的精度较高。
该客流预测模式对于基础数据的要求较高、操作复杂。
此外，在城市发展未能按规划实现时，预测的客流分布就会存在较大的差异。
近年来，国内许多城市的轨道交通客流预测采用了四阶段客流预测模式。
但在实践过程中，各个建设项目在方式划分阶段的位置、预测模型及参数标定，以及交通规划软件选用等方面存在不同的情形。
3、三次吸引客流预测模式。
三次吸引客流预测模式认为，可以确定一个轨道交通车站对客流的吸引范围，车站吸引范围是一个以车站为圆心，以合理的到达车站时间或到达车站距离为半径的圆形区域。
在分析车站吸引范围内的土地利用性质，以及确定合理步行区与接运交通区的基础上，可以预测通过步行、自行车和常规公交三种方式到站乘车的人次，它们分别称为一次吸引客流、二次吸引客流和三次吸引客流，并在车站客流量的基础上进一步推算线路的断面客流量。
城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制研究
城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制研究城市轨道交通是现代城市交通系统的重要组成部分，随着城市人口的增长和交通需求的增加，轨道交通系统的客流量也在不断增加。
为了有效管理和运营这一庞大的交通系统，城市轨道交通调度指挥中的客流预测与控制变得至关重要。
客流预测是指根据历史数据和相关因素，对未来城市轨道交通系统的客流量进行科学分析和预测。
通过客流预测，我们可以了解未来的客流情况，为调度指挥部门提供决策依据和预案制定。
客流预测通常采用数据驱动的方法，结合统计学、数学建模和计算机技术，利用历史数据和相关因素进行分析和预测。
城市轨道交通的客流预测可以分为短期预测和长期预测。
短期预测主要关注于日常的客流波动情况，通常预测时间范围为几小时至几天。
长期预测则是对未来几天至几个月的客流量进行预测。
短期预测一般采用时间序列模型、回归模型和神经网络模型等方法。
长期预测则可以借鉴城市规划和交通发展的数据和经验，结合城市发展和人口增长趋势进行预测。
客流预测的准确性对于城市轨道交通调度指挥具有重要意义。
准确的客流预测可以帮助调度指挥部门提前做好准备工作，合理安排列车运力和人员调度，以应对突发情况和高峰时段的客流压力。
同时，准确的客流预测还可以提供给乘客信息查询平台，帮助乘客合理安排出行时间，减少拥堵和排队时间，提高出行效率。
除了客流预测，城市轨道交通调度指挥中的客流控制也是至关重要的一环。
客流控制是指根据客流情况和交通系统的运行状态，对轨道交通运营进行调整和控制，以确保乘客安全、有效地进行出行。
客流控制通常包括列车运力调整、车站进出站控制、列车停站时间调整等措施。
一方面，根据客流情况和预测结果，调整列车的运行频次和车厢数，以满足不同时间段的客流需求。
另一方面，通过限制进出站人数、调整进出站时间等措施，控制车站的人流量，避免拥挤和安全事故的发生。
为了实现有效的客流控制，轨道交通系统通常配备了现代化的调度指挥中心，通过紧密监控运行情况和客流情况，实时调整运营方案。
城市轨道交通客流预测
城市轨道交通客流预测随着社会经济的发展，交通问题日益成为困扰城市发展的因素，我国各大城市致力于城市轨道交通的建设以解决交通问题。
城市轨道交通以其快速、准时、舒适、安全等优势越来越赢得人们的认可。
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. 城市轨道交通转移客流预测城市轨道交通转移客流量是指城市轨道交通的建设运营，依靠其优于其它交通方式的特点，吸引了其它交通方式的客流量。
主要表现为出行方式的改变和换乘行为的增加。
1.1城市轨道交通转移客流预测内容从国内外实际项目运用经验来看，在城市总体规划和轨道交通线网规划的前提下，从城市轨道系统功能要求出发，按设计年限将转移客流预测内容分为全线客流预测、车站客流预测、分流客流预测、换乘客流预测和分向客流预测。
1.2城市轨道交通转移客流预测影响因素根据国内外具有完善轨道交通网络的城市经验可知，城市经济水平和人口规模、城市社会经济发展规划、沿线土地利用为城市轨道交通转移客流预测的主要影响因素。
此外票价、站点设置和站间距、居民出行习惯也是转移客流预测应该考虑的因素。
城市的经济水平和人口规模能从根本上决定轨道交通转移客流量的规模。
由于轨道交通票价高于常规交通方式，在较高的城市经济水平中才能得到人们的认可，经济水平的提高有助于客流规模的扩大。
不同人口规模和分布形式的城市里，其上学、工作、购物、旅游等出行客流量及分布具有明显的差别，人口规模越大，分布形式越平均，其城市轨道交通客流量越大。
城市社会经济发展规划也对轨道交通转移客流预测起到重要的作用。
各个城市都会根据自身的功能定位、发展规模、经济发展水平和国家政策制定未来若干年的社会经济发展规划，其中就包括交通基础设施的发展规划。
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。
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加快和城市交通网络的不断扩展，城市轨道交通在人们日常出行中扮演着越来越重要的角色。
客流预测与分析作为城市轨道交通运营与规划的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在阐述城市轨道交通客流预测的重要性，探讨并分析客流预测与管理的常用方法及实际应用效果，以提供科学的理论支撑和实用技术指导。
二、城市轨道交通客流预测的重要性客流预测作为城市轨道交通规划和运营管理的基础性工作，对未来的运营、设备购置、线路规划等具有重要指导意义。
准确的客流预测有助于提高城市轨道交通的运营效率和服务水平，为城市交通规划提供科学依据，同时也能为政府决策提供有力支持。
三、城市轨道交通客流预测与分析方法（一）传统预测方法1. 历史数据法：通过分析历史客流数据，运用统计学方法对未来客流进行预测。
该方法简单易行，但受历史数据质量和时间序列长度等因素影响较大。
2. 回归分析法：以影响客流的各种因素为自变量，以客流量为因变量，建立回归模型进行预测。
该方法需要综合考虑多种因素，具有较高的预测精度。
（二）现代预测方法1. 人工神经网络法：通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习、训练和优化，以实现对未来客流的预测。
该方法具有较高的自学习和自适应能力。
2. 组合预测法：结合多种预测方法，如灰色预测、时间序列分析等，综合运用各种方法的优点进行预测。
该方法能够充分利用各种信息，提高预测精度。
四、城市轨道交通客流分析方法的应用（一）基于大数据的客流分析随着大数据技术的发展，基于大数据的客流分析已成为城市轨道交通客流分析的重要手段。
通过收集和分析海量数据，可以实时掌握客流动态，为运营管理和线路规划提供有力支持。
（二）实时监控与应急处理通过实时监控系统对城市轨道交通的客流进行实时监测，一旦发现异常情况，如大客流聚集、拥堵等，可以及时采取应急措施，保障乘客的安全和舒适度。
五、结论与展望通过对城市轨道交通客流预测与分析方法的探讨，我们可以看到其在城市轨道交通运营与规划中的重要作用。
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研究
城市轨道交通客流预测研究
1.研究综述
城市轨道交通客流预测是城市规划和交通管理工作的重要部分，也是
当下城市轨道交通领域的热点研究课题。
此类预测工作通常是指基于历史
数据和实际情况，使用统计分析、机器学习和深度学习等方法对未来客流
数据进行预测的研究工作。
近年来，由于计算机的发展和物联网技术的普及，这种预测工作发生巨大的变化，许多新的研究方法应运而生。
下面，
本文将从三个不同的方面进行综述：传统预测方法、基于大数据的预测方
法和基于物联网的预测方法。
2、传统预测方法
传统的客流预测方法通常使用统计分析、气候数据和社会经济数据来
预测未来客流数量。
统计分析是指对历史客流数据计算统计特征，如均值、标准差等，并根据这些特征，使用线性回归、时间序列预测或其他模型进
行预测。
此外，传统客流预测还可以使用气候数据（如温度、湿度等）和
社会经济数据（如人口、GDP等）来预测客流量。
它们利用上述数据来预
测未来其中一时段的客流数量，其原理是利用这些数据与客流数量间的因
果关系。
3、基于大数据的预测方法
随着物联网技术的发展，城市轨道交通客流数据也变得更加可用。
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，可以选择适宜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。
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究
城市轨道交通系统的客流预测与优化研究随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通系统已经成为大多数现代化城市的重要组成部分。
为了满足日益增长的城市居民对交通出行的需求，轨道交通系统的客流预测与优化显得尤为重要。
本文将针对该主题展开讨论，并探讨现有技术在这个领域所取得的进展和未来可能的发展方向。
首先，客流预测是轨道交通系统优化的基础。
准确的客流预测可以帮助运营管理者制定合理的运营计划和调度方案，提高客流运输的效率和便利性。
目前，客流预测主要依靠历史数据和统计模型进行。
通过对历史客流数据进行分析，可以揭示出客流量的分布规律和周期性变化。
基于此，可以建立各种数学、统计模型来预测未来的客流情况。
例如，ARIMA模型、神经网络模型和贝叶斯网络模型等都被广泛应用于客流预测领域。
这些模型可以根据历史数据的特征和趋势进行训练，并给出未来一段时间内客流量的预测结果。
其次，优化轨道交通系统的客流可以提高乘客出行的体验和运输效率。
优化的目标主要包括减少拥挤情况、减少等待时间和提高运输能力等。
为了实现这些目标，研究人员通过建立数学模型和仿真平台来优化轨道交通系统的运行方式。
例如，可以通过调整车辆的运行间隔和到站停留时间，来减少等待时间和拥挤程度。
另外，利用智能化调度系统可以根据客流量的变化进行动态调整，以提高整个系统的运输能力。
此外，引入新的技术如自动售票系统和电子支付系统等，也有助于减少乘客排队时间和提高运输效率。
除了客流预测和优化，轨道交通系统还面临着其他挑战和问题。
其中之一是应对突发事件和紧急情况。
例如，地震、火灾或其他重大事件可能导致轨道交通系统中断或受损。
在这种情况下，需要及时有效地疏散乘客，并采取措施保障乘客的安全。
因此，应急救援预案的制定和培训非常重要，以确保乘客的安全和运输系统的可靠性。
另一个挑战是轨道交通系统的可持续性和环境友好性。
随着空气污染和能源紧缺问题的日益严重，轨道交通系统需要更加注重环境保护和能源节约。
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为解决城市交通拥堵问题的有效手段，其客流预测与分析显得尤为重要。
通过对城市轨道交通客流进行准确的预测和分析，可以更好地规划线路、安排运营，并提高公共交通的效率和服务水平。
本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
二、城市轨道交通客流预测方法1. 历史数据驱动的预测方法历史数据驱动的预测方法主要是通过分析历史客流数据，建立数学模型进行预测。
这种方法包括时间序列分析、回归分析和灰色预测等方法。
时间序列分析通过分析客流数据的时序变化规律，建立时间序列模型进行预测；回归分析则通过分析客流数据与其他相关因素的关系，建立回归模型进行预测；灰色预测则是一种基于灰色系统的预测方法，通过对部分已知信息的挖掘，对未来客流进行预测。
2. 智能算法预测方法智能算法预测方法主要包括人工神经网络、支持向量机、集成学习等算法。
这些算法可以通过学习历史客流数据的特征，自动提取信息，建立复杂的非线性模型进行预测。
其中，人工神经网络通过模拟人脑神经元的工作方式，对客流数据进行学习和预测；支持向量机则通过寻找最优分类面，对客流数据进行分类和预测；集成学习则通过集成多个弱学习器，提高预测的准确性和稳定性。
三、城市轨道交通客流分析方法1. 客流特征分析客流特征分析主要是对客流的时空分布、流动规律、乘客属性等进行深入分析。
通过分析客流的峰值时段、客流流向、乘客的年龄、性别、职业等特征，可以更好地了解乘客的出行需求和规律，为线路规划和运营提供依据。
2. 客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析主要是探讨客流与城市经济、人口、土地利用等的关系。
通过分析城市的发展趋势和变化，可以预测未来客流的变化趋势和规律，为线路的扩展和调整提供依据。
四、实例分析以某大城市轨道交通为例，采用历史数据驱动的预测方法和智能算法预测方法，对未来一段时间内的客流量进行预测。
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与分析
传统的四阶段法
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3
4
交通
交通
交通
交
形成
分部
方式
通
预测
预测
划分 预测
分 配
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交通生成预测
预测区域内每一个交通小区的 交通出行产生量 交通出行吸引量
目的：获得城市在未来社会经济发展规模、人 口规模和土地利用特征下，未来城市各交通小 区可能产生和吸引到的总交通量
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交通分布预测
解决的问题：
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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 （一）运输方式规模与能力 （二）运行速度 （三）城市轨道交通的客流量
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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 （一）运输方式规模与能力
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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
1、预测条件界定 2、远期年份运输需求总量及分布预测 3、不同建设方案下不同方式分担结构及网络分配结果 4、客流预测的灵敏度分析及评价
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任务二：客流预测
四、客流预测的主要内容及预测程序 （二）基本程序 P36
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城市轨道交通客流预测 程序
1．根据规划目的来确定预测的范围 2．收集并分析项目相关的基础数据 3．选择需求预测的方法，建立需求预测模型 4．预测 5.对预测结果进行灵敏度分析，评价不同方案
（二）趋势外推客流预测模式
较好反映近期交通量的增长情况，预见建成后的分布变化上可靠性较 差。基于现状的预测方法。
（三）车站吸引区域客流预测模式
车站吸引区域
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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
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城市轨道交通客流预测内容与方法探讨施泉，吴中南京河海大学交通学院, （210098）E-mail：shiquan0403@摘要：本文阐述了轨道交通客流预测的历史、内容、复杂性及评价标准，并对其方法进行了探讨。
关键词：城市轨道交通；客流预测；土地利用法；四阶段法1 我国轨道交通客流预测的历史和内容城市轨道交通客流预测是近年发展起来的一门交通预测学分支。
在60年代我国建设地铁之初，虽对地铁客流预测有所研究，但调查数据少，方法简单。
当时以“战备为主、兼顾交通”为建设原则，对地铁客流预测尚未放到重要位置，缺乏系统认识。
70年代末，国家调整了宏观政策，使地铁建设原则调整为“交通为主、兼顾战备”。
在技术上与国外有了充分交流，从国外引进了客流预测方法及数学模型。
随着计算机技术的发展，轨道交通客流预测已经成为一项专门的技术学科[2][3][4]。
根据实际运用经验，在轨道交通系统中，从系统功能要求出发，在城市总体规划和轨道交通线网规划的前提下，按设计年限，对客流预测的结果可以归纳为如下五类基本内容：(1) 全线客流全线客流包括全日客流量和各小时段的客流量及比例。
全日客流量是表现和评价运营效益的直观指标，也是进一步评价线路负荷强度的重要指标。
各小时段的客流量及比率，是为全日行车组织计划提供依据，在保证运营能力和服务水平的前提下，合理安排行车间隔，提高列车的满载率及运营效益。
(2) 车站客流车站客流包括全日、早、晚高峰小时的上下车客流，站间断面流量以及相应的超高峰系数。
高峰小时时段的站间最大单向断面流量,是确定系统运量规模的基本依据，由此选定交通制式、车型、车辆编组长度、行车密度及车站站台长度。
全线早、晚高峰小时的站间断面流量，是全线运行设计的基本依据，由此确定区域折返交路、折返列车数量、折返车站位置及配线形式，并计算车辆配置数量。
各车站早、晚高峰小时的上下客流量及相应的超高峰系数，是各车站规模设计的基本依据,由此计算站台宽度、楼(扶)梯宽度、售检票机数量、车站出入口的总宽度等。
其中晚高峰小时客流量对地下车站的空调、通风量计算具有控制性作用。
此外，必要时应对车站客流进一步分析，预测到达本站的客流所采用的各种交通方式的分类和比例。
这为本车站附近如何考虑停车场用地的规模提供依据。
-1-(3) 分流客流分流客流包括站间ＯＤ表、平均运距及各级运距的乘客量。
通过此项数据进行分段客流统计，制订票制和票价，最终对建设投资、运营成本作财务分析、社会经济效益分析提出项目效益评价意见。
(4) 换乘客流换乘客流是指各换乘站分向换乘客流量，此项数据对线路主客流方向的评价很重要，并为换乘形式设计和换乘车站间的换乘通道或楼梯的宽度的计算提供依据。
(5) 出入口分向客流根据每一座车站确定的出入口分布位置，对每个出入口作分向客流预测，并作波动性分析，为每个出入口宽度计算提供依据。
2 轨道交通客流预测的复杂性客流预测的数学模型经过我国交通专家研究开发，结合各城市的实际情况，经多年实践积累，已经逐步建立起一套完整的预测方法和计算模型体系。
但在实际使用中，由于客流预测内容和预测条件的复杂性，还没有达到较高的可信度。
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，并不令人满意。
其主要原因大致可归纳为以下几点[5][6]：(1) 预测年限较长，积累资料不足从工程立项开始至建成通车，一般需要5年，然后再预测通车后25年的远期客流规模，总共要预测30年的客流，时间跨度大。
因此难以掌握城市发展中的政策、经济和人们活动的变化，不确定因素太多。
此外，由于这项技术尚在不断发展研究之中，积累资料不足，数学模型和预测技术尚未完全定型，还需不断改进完善，对预测数据的把握以及评价标准上，都有很大的难度。
(2) 城市发展过程中的规划背景难以稳定客流预测必须以城市发展规划为依据。
城市范围和结构形态、用地分布性质、人口分布数量、居民和流动人口的出行量等，均为预测的基础数据。
这些数据都是来自城市总体规划。
而城市规划一般只做10—20年的近期和远期的建设规划，虽然也做远景规划，却是长远性和宏观性的规划。
在当前实际情况下，城市发展过程是难以控制的，规划不等于实施，往往是规划超前于实施，也有规划落后于实施。
这些现象主要决定于国民经济发展水平和财政支持能力。
因此，城市规划总是要不断地进行调整修改，是属于动态规划。
由此可见，客流预测依靠城市发展过程中难以稳定的规划为工作背景，必将造成预测结果与将来的实际有一定差异。
这种差异是难以估计的。
(3) 票价的竞争性和敏感性对客流量的波动性[7]-2-乘客的消费观念和对票价的承受能力是难以控制的活动因素。
尤其在市场经济条件下，城市交通中各种交通的存在，必定会与轨道交通形成竞争局面。
对于乘客来说，需要在时间、票价、舒适性之间进行权衡和选择。
票价定位在哪个收入阶层，与运营的经营政策密切相关。
在客流预测时，可以从需求进行预测，却难以对票价进行正确定位；也很难对客流量的竞争性和敏感性进行数量级的准确分析，这需要长年在运营中不断积累和探索。
综上所述，由于客流预测是一门新生的科学，也由于它对城市规划有极大的依赖性，对人(客)的思维和行为又只能规划导向而不可强制，客流量也只能从合理需求预测，淡化未来的票价政策及其影响，因此，客流预测成果虽然不能做到很高的准确性，且存在较大的风险，但随着客流预测技术的改进，将不断提高预测的可信度。
3 轨道交通客流预测方法的评价标准客流预测是城市轨道交通建设规模决策的主要依据，预测相对可信度评价标准主要是定性的，主要包括以下几个方面[5]：1. 客流预测的依据和背景资料来源清楚，有据可查2. 客流预测的技术路线清晰，选用的参数经过推算论证、纵横比较，相对合理3. 客流预测的年限和范围正确，对已建或规划的线路关系明确4. 客流预测的内容完整，数据齐全，对预测成果经分析论证，从量级上宏观判断，基本可信5. 对预测客流进行敏感性分析，波动幅度较小。
4 轨道交通客流预测基本方法轨道交通客流预测主要有土地利用法[1]和四阶段法[1][8][9]。
4.1 土地利用法土地利用法侧重的是对一条线和每一个车站周围一定范围内土地利用的研究，其进站量、线路流量、换乘量采用以下方法：(1) 进站量计算在土地利用法中首先在线路两侧，划出一定宽度为吸引范围，研究各站点吸引范围内居住人口的变化情况、现状出行强度以及吸引率，然后推算各预测年度的人口数、出行强度、吸引率，进而计算各站吸引范围内的出行量和进站量。
(2) 流量计算首先根据线路的地理位置，分为跨市区及一端两种情况，分别确定各自的方向系数模型，根据模型计算各站分方向进站量。
然后根据各站土地利用性质及对地铁时间分布及空间规律的研究，确定时间分布模型，计算各站分时段进站量及出站量。
(3) 换乘量计算-3-对于换乘量的研究采用出行分布模型，对轨道交通OD分布矩阵进行预测，求出在该线节点处的换乘比率，用该比例与结点客运量相乘，反算换乘量。
土地利用法的预测过程[1]见图1：图1 土地利用法流量预测框图土地利用法是建立在对原有轨道线路客流变化规律基础之上的，并且依赖于现状客流资料。
对于北京等拥有轨道交通历史较长、资料完善的城市，是可行的方法。
但对于我国许多目前尚未存在轨道交通，并且现状客运资料缺乏的城市，要对新建的快速轨道交通客流进行预测，有较大的难度。
4.2 四阶段法城市交通需求预测起源于美国，并且在全世界范围内得到了迅速发展。
60年代芝加哥-4-都市圈交通规划开发了交通方式划分的四阶段交通需求算法，开创了城市综合交通需求预测的先河。
四阶段预测法[9]按照交通生成预测、交通分布预测、交通方式划分预测和交通分配四阶段来分析城市现状和未来的交通状况，是目前交通规划领域应用最广的方法。
虽然近几十年来，对四阶段中预测模型的研究不断深入，也出现了将两个或几个阶段合并进行预测的方法，但从宏观的角度把握城市居民出行的特点，然后分阶段预测分析的思路仍然未变。
轨道交通客流预测是城市交通客流需求预测的一部分，其预测原理和城市交通需求预测是一致的[1]。
国内外交通需求预测通常采用四阶段法。
运用该法进行预测时，首先对研究对象城市划分交通小区，进行城市人口、就业、土地利用资料的调查和居民出行调查，在此基础上进行居民出行产生预测、出行分布预测、交通方式划分预测和交通分配，以获得所需的轨道交通需求数据。
相对于土地利用法，四阶段法对于新建轨道交通、客流资料不完善的城市有更好的适用性。
国内常用的四阶段法根据发展时期、工作要求的不同，可以分为三种模式[2]：模式1：现状公交—虚拟现状快速轨道—远期快速轨道该模式首先假设规划轨道线网已经存在，称为虚拟现状快速轨道，把虚拟现状快速作为公交系统的组成部分。
构造简单数学模型，以现状公交流量推算虚拟现状快速轨道的站点OD，把虚拟现状快速轨道作为公交系统的一部分，再用增长率法得到预测年的增长，分配得到线路的客流量。
该方法以现状公交为预测基础，无法考虑城市用地、交通设施、出行结构的变化，因此精度较低。
模式2：现状OD-虚拟现状快速轨道-远期快速轨道该模式以现状OD调查为基础，将现状出行OD经方式划分，虚拟出现状快速轨道客流，计算出站间的OD。
再根据轨道客流增长趋势，计算预测年客流OD，分配得到所需结果。
由于对客流出行的现状特征的反映比较全面，因此预测精度有所提高。
由于该方法以现状OD为基础，只适用于城市发展较为稳定的城市，对于快速发展的新兴城市不适用。
模式3：现状OD-出行需求预测-远期快速轨道该模式以OD调查为基础，进行各规划年份全方式出行预测，然后通过方式划分、交通分配，得到规划快速轨道客流量。
该模式遵循完整的四阶段法的步骤，预测精度较高。
参考文献[1]陆化普，朱军，王建伟等.城市轨道交通规划得研究与实践[M].北京:中国水利水电出版社,2001:11-15.[2]刘迁.国内城市快速轨道交通客流预测的分析[J]，都市快轨交通，1997,78（8）：23-27[3]喻翔,张锦,周厚文.对广州—珠海城际快速轨道交通客流预测的分析评价[J].铁道运输与经济，2003,145（7）：13-16-5-[4]康海燕.北京轨道交通客流预测模型的研究[J].城市轨道交通，2002,232（12）：21-24.[5]沈景炎.城市轨道交通客流预测的评估和抗风险设计[J].城市轨道交通研究,2002,78(4):26-32.[6]黄卫,陆振波,俞先江.都市圈轨道交通客流预测方法研究[J].城市轨道交通研究，2004,79（6）：40-43.[7]四兵锋,高自友城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析[J],北方交通大学学报，2001,55（02）：49-54.[8]Handbook of Transport Modeling [M] Edited by David A. Hensher and Kenneth J. button(2000)[9]刘灿齐.现代交通规划学[M].北京:人民交通出版社,2001:12-33,35.A discussion on the content and methods to the Prediction ofUrban Rail Transportation’s Passengers FlowShi Quan, Wu ZhongHohai University, Traffic College，Nanjing （210098）AbstractThis paper expounds the history, content, complexity and the estimation criterion to the Prediction of Urban Rail Transportation’s Passengers Flow , then has a discussion on it.Keywords: Urban Rail Transportation ; The prediction of passengers Flow; The land- used method；Four stage model作者简介：施泉，男，1983年出生，交通运输规划与管理专业硕士研究生，江苏省南京市河海大学交通学院吴中，男，交通运输规划与管理专业教授，副院长, 江苏省南京市河海大学交通学院-6-。