城市轨道交通客流预测方法
《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，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其客流预测与分析显得尤为重要。
准确预测轨道交通客流量，不仅有助于城市交通规划的制定，还能为城市交通运营管理提供科学依据。
本文将详细介绍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与实践提供参考。
二、城市轨道交通客流预测方法1. 历史数据法历史数据法是利用历史客流数据，通过统计分析方法，建立客流预测模型。
该方法主要包括时间序列分析、回归分析和灰色预测等方法。
时间序列分析通过分析历史客流数据的时序变化规律，预测未来客流量；回归分析则通过分析影响客流量的因素，建立回归模型，预测未来客流量；灰色预测则是一种基于灰色系统的预测方法，适用于数据量少、不确定性大的情况。
2. 智能算法法随着人工智能技术的发展，智能算法在城市轨道交通客流预测中得到了广泛应用。
其中，神经网络、支持向量机、深度学习等算法在客流预测中表现出较好的效果。
这些算法可以通过学习历史客流数据，自动提取数据中的特征，建立预测模型，实现客流量的准确预测。
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是对轨道交通客流的时空分布、客流组成、客流波动等进行深入分析。
通过分析不同时间段、不同区段的客流特征，可以了解城市轨道交通的运营状况，为运营管理和线路规划提供依据。
2. 客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析城市人口、经济、就业、土地利用等与客流的关系，揭示城市轨道交通客流的内在规律。
通过分析城市发展对轨道交通客流的影响，可以为城市规划和交通规划提供参考。
四、实例分析以某大城市轨道交通为例，采用历史数据法和智能算法法进行客流预测。
首先，收集该城市轨道交通的历史客流数据，包括日客流量、时段分布、节假日客流量等。
然后，利用时间序列分析、回归分析和神经网络等方法建立预测模型，对未来一段时间内的客流量进行预测。
同时，结合客流特征分析和客流与城市发展关系分析，了解该城市轨道交通的运营状况和未来发展趋势。
城市轨道交通车站客流风险状态预测方法
运营管理城市轨道交通车站客流风险状态预测方法王月玥，孙琦（北京轨道交通路网管理有限公司，北京100101）摘要：作为轨道交通与城市生活交融的载体和线路间的中转节点，车站具有吸引、聚集、转换、疏散客流的特殊功能。
随着路网客流不断增大，车站内部（如通道、楼扶梯、站台等区域点位）存在一定的拥挤踩踏风险，需要重点监控。
近年来，北京市轨道交通指挥中心通过现场调查，全路网共排查出431个风险点位，作为调度指挥系统每日重点监视的对象。
但是，由于人工调查获取的数据不能覆盖每个点位全日期、全时段的风险状态，因此，需要开展客流风险指标预测，以弥补人工调查无法填补的数据缺口。
根据点位客流风险成因，逐个点位建立客流风险指标与客流量指标的关联关系，即基于线性拟合的风险预测模型，实现城市轨道交通车站客流风险状态预测。
该预测方法作为支撑车站客流风险预警的一种手段，在北京市轨道交通指挥中心调度应急指挥、乘客诱导与信息服务平台中应用。
关键词：轨道交通；车站；客流风险；预测建模；监测预警中图分类号：U491.1文献标识码：A文章编号：1001-683X（2022）05-0118-07 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2021.11.20.0010引言作为轨道交通与城市生活交融的载体和线路之间的中转节点，车站具有吸引、聚集、转换、疏散客流的特殊功能。
大规模客流是对北京轨道交通车站运营的考验，也是车站重要性的集中体现。
近年来，随着轨道交通路网规模不断扩大，车站尤其是作为换乘节点的车站客流压力不断增加，部分车站通道、楼扶梯、站台等区域拥挤，存在一定的拥挤踩踏风险。
为更准确、科学地掌握车站大客流产生的拥挤风险，北京市轨道交通指挥中心（简称指挥中心）从2015年起每年开展车站大客流风险调查工作，2019年共排查出风险点位431个［1］，这些点位风险状态需要每日实时监控，开展风险预警。
但是，仅依靠1年1次的调查数据不能第一作者：王月玥（1989—），女，工程师，硕士。
城市轨道交通客流预测与分析方法
城市轨道交通客流预测与分析方法城市轨道交通客流预测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济发展，城市轨道交通成为城市交通系统中不可或缺的一部分。
如何准确预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城市轨道交通客流预测与分析方法。
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预测方法，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预测。
其中，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
移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，来预测未来的客流量。
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的。
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预测。
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关系模型，来进行客流预测的方法。
在城市轨道交通客流预测中，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单的回归方法，通过建立线性关系模型，找到自变量与依变量之间的线性关系。
非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性关系的回归方法，通过建立非线性关系模型，并通过参数估计的方法来拟合数据。
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，进一步提高预测的精度。
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，进行模式识别和预测的方法。
在城市轨道交通客流预测中，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连接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关系。
城市轨道交通客流预测方法
城市轨道交通客流预测方法目前, 对城市轨道交通线路客流预测尚处于探索阶段。
中国城市轨道交通客流预测模式主要分为3 类:1、非基于现状OD(起点) 客流的预测模式, 将相关的公交线路客流和自行车流量向轨道交通线路转移, 得到轨道交通客流; 2、基于现状OD 客流的预测模式, 以经典的“四阶段”法为基础, 结合城市规划推算未来轨道交通的客流;3、基于非集聚模型的预测模式目前应用较多的是在“四阶段”法基础上进行轨道交通线路客流的预测。
过秀成等提出在全方式OD 矩阵基础上, 用分层次策略性交通方式划分, 得到合作竞争类的OD 矩阵采用联合方式划分交通分配模型,进行轨道交通线网客流分析吴祥云等建立了轨道交通的阻抗函数,提出了城市轨道 交通网络的客流量均衡分配模型,并采用Frank-Wolf e 算法求解了该模型。
目前,轨道交通客流预测模型已逐步建立起一套完整的预测方法和计算模型体系,但实际运用中仍难以达到较高的可信度。
为此, 本文基于“四阶段”法提出客流预测体系, 并建立方式划分与分配组合模型, 以期进一步提高轨道交通客流预测的准确性。
1 轨道交通客流预测的总体框架“四阶段”法的大框架, 部分吸收非集聚模型的优点,如图 1 所示。
图1轨道交通客流预测总体技术路线[4]考虑到高峰小时与全日出行分布规律的差异性, 建议分别构建全日客流O D 矩阵和高峰小时客流OD 矩阵,然后通过相应的分配过程, 得到轨道交通线路的全日客流指标和高峰小时客流指标2 全日出行的发生( 吸引) 和分布预测2. 1 各交通小区全日出行的发生( 吸引) 预测交通小区的日发生量与人口数相关、吸引量与就业岗位数相关, 并服从指数关系。
其计算式为：G i=a i Pi ibi , j=1,2,…,nA j=c j Wj jd式中: G i为交通小区i的发生量; A j为交通小区j的吸引量; P i为交通小区i的人口数; W j为交通小区j的就业岗位数; a i 、b i 、cj 、d j 均为模型参数, 反映了交通小区i的土地利用性质; n 为交通小区数。
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。
城市轨道交通客流预测与分析
城市轨道交通客流预测与分析城市轨道交通客流预测与分析在城市交通规划和运营中起着重要的作用。
通过对城市轨道交通客流进行预测与分析，可以有助于优化线路设置、优化运营调度、提高交通效率、减少运营成本，并为决策者提供有针对性的决策依据。
城市轨道交通客流预测可以通过两种主要方法进行：基于历史数据的传统模型方法和基于机器学习的数据驱动方法。
传统模型方法包括模型预测、时间序列分析、回归分析等，这些方法需要依赖大量历史数据和一些先验知识，适用于长期预测和日常运营调度。
数据驱动方法则通过机器学习算法，利用历史数据中的特征进行分析和预测，可以从大量数据中挖掘出潜在的规律和模式，并能够进行短期和中期预测。
这两种方法可以结合使用，以提高预测的准确性和可信度。
在城市轨道交通客流分析中，还需要考虑一些重要的因素，如天气、节假日、活动等。
这些因素会对客流产生一定的影响，因此需要将它们与客流数据进行关联分析，以了解它们之间的关系，并在预测和运营中进行相应的调整。
城市轨道交通客流预测和分析的结果可以直接应用于线路设置和运营调度优化中。
通过预测客流高峰和低谷时段，可以合理安排线路运力和运营计划，以提高运营效率；通过分析站点之间的客流分布，可以优化站点的设置和间距，以提高乘客的便利性和系统的容量。
此外，还可以通过客流预测和分析，为城市交通规划和决策提供指导，有助于合理规划城市交通网络的发展和扩张。
总之，城市轨道交通客流预测与分析对于城市交通规划和运营管理是至关重要的。
通过有效的预测和分析，可以提高交通系统的效率和安全性，并为决策者提供准确的决策依据，以实现城市交通的可持续发展。
城市轨道交通客流预测方法
城市轨道交通客流预测方法城市轨道交通客流预测是指通过收集历史数据和分析城市轨道交通系统的特征来预测未来一段时间内的乘客流量。
这种预测方法是城市轨道交通运营过程中的重要组成部分，可以帮助交通管理部门优化列车运营计划、合理安排车辆和调度人员，从而提高运输效率和乘客出行体验。
时间序列预测是基于历史数据的其中一种周期性规律进行预测的方法，适用于乘客流量具有一定规律性的情况。
常见的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等，通过对历史数据的统计分析和模型拟合，预测未来一段时间内的乘客流量。
回归分析是通过建立乘客流量与其他影响因素之间的数学关系，来预测未来乘客流量的方法。
这些影响因素可以包括天气、节假日、学期等因素。
通过对历史数据进行回归分析，得到影响因素对乘客流量的影响系数，进而根据未来的影响因素进行预测。
机器学习是一种通过训练模型来实现预测的方法，其能够自动地从数据中学习规律并做出预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和人工神经网络等。
这些方法通过对历史乘客流量数据进行训练，得到一个预测模型，用于预测未来的乘客流量。
深度学习是一种由人工神经网络组成的机器学习方法，其能够通过多层网络进行高级抽象和特征学习，从而实现更准确的预测。
深度学习在城市轨道交通客流预测中的应用较为广泛，常用的深度学习模型有长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过对历史乘客流量数据进行训练，可以获取更深层次的特征，从而提高预测的准确性。
在城市轨道交通客流预测过程中，还需要考虑一些其他因素，如突发事件、工程施工和交通安全等。
这些因素会对乘客流量产生一定的影响，因此在预测模型中也需要将它们纳入考虑范围。
总之，城市轨道交通客流预测是通过历史数据和分析交通系统特征来预测未来乘客流量的一种重要方法。
通过选择合适的预测方法，可以提高交通管理的效率，优化列车运营计划，提升乘客出行体验，实现交通系统的智能化管理。
基于深度学习的城市轨道交通客流短时预测方法
基于深度学习的城市轨道交通客流短时预测方法基于深度学习的城市轨道交通客流短时预测方法近年来，城市轨道交通作为一种高效、环保的出行方式，受到越来越多人的青睐。
然而，由于客流量的不断增加，交通拥堵问题也逐渐突显。
因此，精确预测城市轨道交通客流，有助于合理优化交通资源，提高交通效率。
随着人工智能和深度学习技术的不断发展，基于深度学习的城市轨道交通客流短时预测方法逐渐成为研究热点。
城市轨道交通客流短时预测的难点主要在于数据的复杂性和时空特性。
城市轨道交通系统通常具有大规模、高维度的数据集合，例如站台人数、时刻表、列车运行状态等。
而且，客流数据具有时序性和空间相关性，即相邻时刻和相邻站台的客流量之间存在一定的关联。
传统的预测方法通常基于数学模型，如线性回归、ARIMA等，但这些模型无法很好地处理大规模、高维度和复杂的数据集合。
深度学习技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
它通过构建多层神经网络，利用反向传播算法不断优化网络参数，使得网络能够自动提取数据中的特征并进行学习。
深度学习技术在图像识别、语音识别等领域已经取得了很多成功，因此将其应用到城市轨道交通客流短时预测中也是值得尝试的。
基于深度学习的城市轨道交通客流短时预测方法主要包括数据预处理、特征提取和建模三个步骤。
首先，对原始客流数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以保证数据的准确性和标准化。
接下来，利用深度学习中的自编码器等技术进行特征提取。
自编码器是一种利用输入数据进行无监督学习的神经网络模型，通过训练将输入数据压缩到一个低维度的隐空间中，并保持数据的重构误差最小化。
在城市轨道交通客流预测中，自编码器可以从原始数据中提取重要的时空特征，如时间、站台、相邻关系等。
最后，将提取的特征输入到深度学习模型中进行建模和预测。
在模型的选择上，可以使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
城市轨道交通短时客流预测方法综述
城市轨道交通短时客流预测方法综述摘要：城市轨道交通是公共交通主要部分，而随着技术进步，精准预测客流能够提升城市轨道交通安全系数，同时优化乘客服务体验。
本文从概念界定入手，综合探究了城市轨道交通客流数据和多种预测模型下的客流预测方法，并对将来的研究方向提出想法。
关键词：城市轨道交通短时客流预测1 概念1.1城市轨道交通城市轨道交通系统是指服务于城市客运交通，通常以电力为动力，轮轨运行方式为特征的车辆或列车与轨道等各种相关设施的总和。
城市轨道交通系统包括地铁系统、轻轨系统、有轨电车、磁浮系统等。
截至2020年末，我国大陆地区拥有地铁城市45座，城市轨道交通运营线路244条，线路总长7969.7km[1]。
1.2 短时客流预测基于此背景下的研究，多为轨道交通的进出站客流，而非轨道交通线网上的OD流，故而研究对象多为轨道交通线路上的某一重要节点；而如何去界定这个重要的节点，不同的站点客流数据之间又存在什么样的关系，很多学者也对此做出了研究。
杜希旺等[2]对南京市的113个地铁站点进行K-means聚类分析，将站点划分为五种类型，并对不同类型站点客流做出预测。
2 预测模型2.1 统计模型利用统计模型来预测的方式是较为普遍的，统计模型是基于历史的数据对于现阶段数据或将来某一时间范围内的结果做出研究。
常用的统计预测模型为回归预测模型、时间序列预测模型以及卡尔曼滤波方法[3]。
2.1.1 回归预测模型即为回归分析，用来研究变量与变量间的依赖关系，其即可以建立线性模型，也可以建立非线性模型。
这种方法多利用历史数据进行预测，由于客流数据存在一定的周期性，故而可以使用前几周的数据预测。
但客流还具有不确定性、随机性以及非线性，这种方法只适合简单预测，精度一般不高。
2.1.2 时间序列模型时间序列模型的应用非常广泛，其内容包括自回归模型（AR）、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(ARMA)、求和模型和季节模型(ARIMA)，但值得注意的是时间序列模型要求数据列为平稳序列，如果不满足条件，那么则需要通过差分等方法转化为时间平稳序列而后做输入。
城市轨道交通客流预测理论、技术和方法
⑥从商场回家
轨道交通客流预测理论
（2）活动理论（activity_base）
近年发展起来的新理论。它基于社会学原理，认为交通行为是基于一系 列人们活动而产生的，关注交通行为与活动之间的联系。该理论将“家”作 为一个人一次活动的起点和终点。
例如：按照出行理论，右图有4次 出行；按照活动理论，右图有一次
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
最新的一些发展趋势
1、预测深度、要求的“前挪”：
轨道交通规划、工可、设计各程序 1 2 3 4 线网规划 建设规划 工可研阶段 初步设计阶段 往往要求客流预测： 达到建设规划阶段的深度 达到工可要求的深度 达到初步设计的要求
比如某市工可客流预测要求提供的换乘表（达初步设计要求）：
轨道交通客流预测的基本方法
开展轨道交通客流预测上位依据： 主要依据： 《国民经济和社会发展规划》； 《城市发展战略规划》； 《城市总体规划》； 《土地利用总体规划》； 《城市交通发展战略规划》。
《城市综合交通体系规划》；
综合交通调查及相关交通调查； 相关专项规划。 ……
轨道交通客流预测的基本方法
第一部分：城市轨道交通客流预测现状
内 容 概 要：
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
内 容 概 要：
一、轨道交通客流预测的基本方法
二、轨道交通客流预测的要求
三 、目前开展轨道客流预测中暴露出的问题及原因 四、 最新的一些发展趋势
活动：家→工作单位→开会地点→
工作单位→家
内 容 概 要：
一、轨道交通客流预测理论
城市轨道交通换乘站客流预测方法研究
城市轨道交通换乘站客流预测方法研究
城市轨道交通换乘站客流预测是城市交通规划和管理中的重要问题，对于优化交通运输资源配置和改善乘客出行体验具有重要意义。
以下介绍几种常见的城市轨道交通换乘站客流预测方法：
1. 统计方法：基于历史客流数据进行统计分析和建模，通过时间
序列分析、回归分析等方法预测未来客流。
此方法适用于稳定的
换乘站，但对于受到不确定因素（如突发事件、特殊活动）影响
较大的站点预测效果较差。
2. 传统模型方法：利用数学模型描述换乘站客流产生和分布规律，如人群流动模型、行为模型等。
通过建立模型来推导客流变化规律，但对于复杂的换乘场景，模型建立和参数估计较为困难。
3. 机器学习方法：基于机器学习算法（如决策树、支持向量机、
神经网络等）来学习历史客流数据的规律，并预测未来客流。
机
器学习方法具有较强的适应性和预测能力，能够处理大量的数据
和复杂的变量关系，但需要较多的数据样本来建模和训练。
4. 深度学习方法：基于深度神经网络模型（如循环神经网络、长
短期记忆网络等）来学习复杂的客流序列数据，并预测未来客流。
深度学习方法在处理序列数据和捕捉特征方面具有优势，但对数
据量和计算资源要求较高。
综上所述，城市轨道交通换乘站客流预测方法多种多样，可以根
据实际情况选择合适的方法进行预测。
不同方法的优劣势和适用
场景需要综合考虑。
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。
《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，城市轨道交通作为缓解城市交通压力、提高交通效率的重要方式，其客流量日益增大。
因此，对城市轨道交通客流进行准确的预测与分析，不仅有助于提升轨道交通运营效率，也能为城市规划和管理提供重要依据。
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时空分布不均、波动性大、影响因素多等特点。
客流量在一天之内、一周之内、甚至一年四季之内都会呈现出不同的变化规律。
因此，要准确预测客流量，需要综合考虑多种因素。
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预测方法主要是通过分析历史客流数据，建立数学模型，对未来客流量进行预测。
常用的方法有时间序列分析、回归分析等。
这种方法适用于客流变化规律性较强的城市轨道交通系统。
（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。
该方法主要是通过收集与客流相关的多种数据，如公共交通卡使用数据、手机信令数据等，利用数据挖掘和机器学习等技术，对客流量进行预测。
这种方法能够更全面地考虑影响客流的各种因素，提高预测的准确性。
（三）组合预测方法组合预测方法是将多种单一预测方法进行组合，充分利用各种方法的优点，提高预测精度。
常见的组合预测方法有加权平均法、最优组合预测法等。
四、客流分析方法（一）时空分布分析时空分布分析是通过对客流数据的时空分布特征进行分析，揭示客流的变化规律。
这种方法可以帮助我们了解客流在时间、空间上的分布情况，为运营管理和线路规划提供依据。
（二）客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析客流与城市经济、人口、就业等指标的关系，揭示客流变化与城市发展的相互影响。
这种方法可以帮助我们更好地理解客流变化的背后原因，为城市规划和交通规划提供依据。
（三）基于大数据的客流分析方法基于大数据的客流分析方法主要是利用大数据技术对海量客流数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏在数据中的信息和规律。
城市轨道交通客流预测算法设计与仿真
城市轨道交通客流预测算法设计与仿真1 城市轨道交通客流预测技术城市轨道交通是一种绿色、环保、时尚的现代交通方式，它对城市发展有着重要意义。
城市轨道交通客流状况是城市轨道交通建设和管理的基础和前提。
因此，准确预测城市轨道交通客流，对城市轨道交通的运行及改建有重要意义。
预测客流解决的是城市轨道交通中突发性客流压力问题，满足城市发展所需的轨道交通系统容量。
在实际应用中，城市轨道交通客流预测技术需集成多个研究领域与技术，如建模、数据分析、系统优化及模拟等，以构建多因素的客流预测模型，从而实现城市轨道交通客流的准确预测。
2 城市轨道交通客流预测算法客流预测技术主要是对城市轨道交通客流增减的变化的分析与预测，它的算法具有以下三个特点：1. 数据分析：通过对城市轨道交通客流量、客流时间序列等进行分析处理，有效获得客流规律。
2. 模型建立：根据数据分析提取的客流变化规律，建立多因素导向的客流估算模型。
3. 算法优化：利用自适应遗传算法和分数规划算法等算法优化客流预测模型，并进行系统仿真，实现客流预测的最优解。
3 城市轨道交通客流预测仿真使用城市轨道交通客流预测仿真技术，可以实现对轨道系统客流情况的有效预测。
仿真技术根据城市轨道交通的实际运行情况，模拟其客流变化，提取新的客流特征和变化规律，最终得到客流变化的预测值，以供参考。
仿真仿真技术也可以用来评估轨道系统建设、拓展和整体管理及运行的效果，以及指导未来的运行规划。
仿真技术可以根据地铁系统的实际情况，模拟客流的增减，可以避免系统运行出现客流突增的情况，有效规避客流状况复杂的风险，进而提高轨道交通的效率和客流便捷程度。
4 结论城市轨道交通客流预测技术是城市发展过程中不可或缺的一种技术，主要集成数据分析、系统模型、算法优化及仿真等研究手段，用于预测城市轨道交通中突发性客流压力。
预测准确评估和运用城市轨道交通客流数据，将有助于城市轨道交通的安全、经济的发展及效率的提高，为更进一步地增加城市轨道交通的客流量提供可行的解决策略。
浅论城市轨道交通客流预测四阶段法
四川建筑 第卷5期 1浅论城市轨道交通客流预测四阶段法孙松伟(西南交通大学,四川成都610031) 【摘 要】 通过对城市轨道交通四阶段法的四个步骤(出行生成、出行分布、方式划分、路网分配)进行探讨。
指出其不合理之处,在传统四阶段预测方法的基础上进行必要的修正、改进。
改进后的模型具有简单、易懂、可操作性等特点。
【关键词】 城市轨道交通; 客流预测; 四阶段法; 交通小区划分; 效用最大化 【中图分类号】 U29315 【文献标识码】 A1 轨道交通客流预测的重要性 建立以城市轨道交通为主干的城市综合交通网络体系,从根本上解决城市交通拥挤和城市环境恶化问题已成为当今城市交通发展的必然。
然而,我国对城市轨道交通的研究起步较晚,尤其对于前期的研究工作还没有成熟的理论作为指导,无经验可循。
而城市轨道交通的客流预测工作是前期研究的关键,对该问题的研究是非常有实际意义的一项工作。
2 传统四阶段法的不足 (1)用传统的四阶段法进行城市轨道交通客流预测的基础是现状年的居民出行调查数据,在此基础上,运用集聚的方法,通过预测模型得到规划年限的客流量。
在进行交通调查时,首先按照交通小区划分的一般原则将城市规划区域划分为若干个交通小区。
但在划分小区时随意性很大,对于不同的规划者,划分的结果都会有很大的不同。
由于进行出行调查是以所划分的交通小区为研究单元,通过集聚的方法进行研究,而这样划分的交通小区把客流作为一个整体进行分配时,对很大一部分客流来说,并不是最合理的。
(2)城市轨道交通客流预测的目的是预测远期城市轨道的客流吸引量,传统的方法是通过某项经济指标或利用人口增长率来对远期的客流量进行预测。
而实际上,对于不同的交通小区,其现状情况、未来的规划都存在着很大的差异。
有些交通小区已经达到稳定状态,发展空间很小,而有些小区在规划年内,根据城市总体规划将有很大的变动。
所以,客流量的预测不能采用一种模式,而应该是在对小区的现状和规划前景充分了解的情况下,以建筑容量限制为基础,并利用城市饱和状态理论进行控制。
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精心整理城市轨道交通客流预测方法目前, 对城市轨道交通线路客流预测尚处于探索阶段。
中国城市轨道交通客流预测模式主要分为3 类:1、非基于现状OD(起点) 客流的预测模式, 将相关的公交线路客流和自行车流量向轨道交通线路转移, 得到轨道交通客流; 2、基于现状OD,,轨, 并考虑到高峰小时与全日出行分布规律的差异性, 建议分别构建全日客流O D 矩阵和高峰小时客流OD 矩阵,然后通过相应的分配过程, 得到轨道交通线路的全日客流指标和高峰小时客流指标2 全日出行的发生( 吸引) 和分布预测2. 1 各交通小区全日出行的发生( 吸引) 预测交通小区的日发生量与人口数相关、吸引量与就业岗位数相关, 并服从指数关系。
其计算式为：i , j=1,2,…,n式中: G i为交通小区i的发生量; A j为交通小区j的吸引量; P i为交通小区i的人口数; W j为交通小区j的就业岗位数; a i 、b i 、cj 、d j 均为模型参数, 反映了交通小区i的土地利用性质; n为交通小区数。
2. 2全日出行分布预测全日出行分布预测可采用双约束重力模型其中，i , j=1,2,…,n式中: Q ij 为从交通小区i 到j 的全日出行总量; 、分别为行约束系数和列约束系数; f ( cij ) 为交通小区i 到j 的阻抗函数; cij 为交通小区i 到j 的出行阻抗。
3高峰小时的生成-分布共生模型调查结果显示: 在高峰小时时段内, 以工作和上学为主的通勤出行所占比例很大, 一般为80% ~90% 。
由于工作、上学是工作日所必须的, 且时间性强。
因此, 分别建立工作和上学的出行生成分布共生模型, 并根据这 2 种出行目的, 以及在高峰小时出行中所占的比例进行调整, 从而预测得到高峰小时的出行发生( 吸引) 及分布。
工作出行模型为i , j=1,2,…,n上学出行模型为i , j=1,2,…,n式中: 为高峰小时交通小区i到j的工作出行人次数; 为高峰小时交通小区i到j的上学出行人次数; a w 、b w 、cw 、d w 均为高峰小时工作出行的生成分布共生模型参数; a s、b s 、cs 、d s均为高峰小时上学出行的生成分布共生模型参数。
其中,和有以下关系式式中: 为高峰小时交通小区i 到j 的总出行人次数; 为高峰小时工作出行所占的比例; 为高峰小时上学出行所占的比例。
4 方式划分与分配组合模型4.1组合出行组合出行是指居民一次出行, 从起点到终点采用了多种出行方式联合完成。
居民由起点到终点的一次组合出行如图所示。
图2组合出行由图 2 可看出, 居民从起点出发, 步行至 A 点乘坐公交车, 至 B 点换乘轨道交通, 在 C 点下车后步行至终点。
显然, 居民的出行方式组合是: 步行+常规公交+轨道交通+步行; 其出行路径构成一条典型的组合出行路径。
一般认为, 图 2 所示的组合出行在方式划分时应按主出行方式划定。
在采用多种交通方式的组合出行中, 行走路程最长(一般要求超过总行程的50% ) 的交通方式为该次完整出行4. 2上,4. 3) , 因此( 1) 建立城市道路网。
假设城市道路网为一给定赋权图G = ( V , A ) , 其中, V = { v 1 , v 2 , …, v n } , 为顶点集, 考虑到有的公交站点或轨道交通站点设置在路段上, 在道路的相应位置上人为地设置一个虚拟节点, 因此, 这里的顶点包含了道路网所有交叉节点和虚拟节点; A = { ( v i , v j ) } 为弧集。
( 2) 扩展节点。
将节点v i 分别扩展为m 个节点v i ( 1) , v i ( 2) , &, v i ( m) , 这里m = 7。
其中, 1 为步行,2 为自行车, 3 为摩托车, 4 为出租车, 5 为小汽车, 6为常规公交, 7 为轨道交通。
( 3 ) 按照各种交通方式布设情况, 确定各子图内部连接关系,形成各交通方式的子图G i (Vi，Ai) ( i = 1, 2, …, m)。
其中, V i 为第i种交通方式网络的顶点集, A i为第i种交通方式网络的弧集。
( 4 ) 设置连接弧。
在扩展节点与相应的道路节点之间设置连接弧, 用以连接这些节点。
( 5 ) 设置换乘弧。
在相应的可换乘位置设置不同交通方式之间的换乘弧, 沟通不同的子图。
换乘弧除在不同交通方式之间存在外, 对常规公交和轨道交通, 还需要子系统内部的换乘, 以保证不同线路之间的换乘。
这样建立的超级路网拓扑关系如图 4 所示, 图中, v h、v k 、v l 、v j 均为城市道路网络中的节点。
图4综合交通超级网络拓扑在综合交通超级网络中, 换乘弧和连接弧意义重大, 一些在路段难以表示的费用, 在这 2 类弧上都可得到很好的表示, 如出行的终端成本( 小汽车、摩托车和自行车等出行, 需在终端发生一定的停车费用) 、候车成本( 出租车、公交车和轨道交通等交通方式, 在上车前一般会有不同的等待时间) 和换乘成本(由公交换乘到轨道交通可能需要步行一段时间) 。
为了网络的合理性, 在路径搜索时必须设定规则: 在一条路径中换乘弧和连接弧之间、换乘弧和换乘之间、连接弧和连接弧之间均不能连续行走。
因此整个网络的构建较复杂, 一般需要借助GIS 技术。
4. 4 路段行驶时间肖秋生提出了路段行驶时间函数=式中: t为路段的机动车运行时间; tf 为自由流条件下的路段行程费用; Q为路段的机动车交通量; C为路段的通行能力。
路段机动车交通量主要包含摩托车、出租车、私家车、单位车和公交车。
因此, 每种交通方式可以通过给定不同的tf 值, 形成各自的行驶时间函数。
在客流分配前, 首先应对道路加载货车交通量, 于是对交通方式k 的路段行驶时间函数为=式中: 为路段a上的k类机动车行驶时间;为自由车流状态下路段a的k 类机动车行驶时间; 为路段a上k类机动车交通量；为k类机动车折算成标准小客车的折算系数; 为路段a的通行能力。
路段a上的公交车流量, 可按照该路段上的线路条数和相应的发车间隔计算。
为了简单起见, 对于步行、自行车和轨道交通方式, 可采用固定速度来计算路段走行时间, 即式中:为路段a的p类交通方式( 步行、自行车和轨道交通) 走行时间; la 为路段a的长度; V p为p 类交通方式的平均走行速度。
4. 5 广义费用出行的广义费用一般由 2 部分构成, 即一次出行的时间价值和货币成本。
根据出行的不同过程,又可将出行的广义费用分解为各种方式的运行成本、交通方式之间的换乘成本和连接弧成本( 终端成本、始端等待成本) 。
运行成本是指所采用的交通方式在行走途中消耗的成本, 包括行走时间价值和货币成本 2 部分, 设置在各路段上。
换乘成本包括换乘时间价值与换乘货币成本。
换乘时间价值主要包括换乘步行时间和换乘候车时间; 对于换乘货币成本, 则主要为上一交通工具的存取费用。
连接弧成本主要是指候车时间和存车费用。
其中, 类似于小汽车的停车费用, 可以根据所在区域的不同设置不同的费用, 这也是设置连接弧的一个重要作用。
对于时间成本, 步行和等待期间的单位时间价值与行车期间的单位时间价值是不同的。
文献[ 12] 提出的相关理论: 通勤者愿意花在公交车上的时间价值, 约为该时间段内工资的一半; 普通的通勤者愿花他每小时薪水的一半而不愿花 1 h 在公共汽车或火车上, 而花在步行或等待上的时间价值还要大2~ 3 倍, 一个普通的通勤者愿花他每小时薪水的 1. 0~ 1. 5 倍而避免花 1 h 来步行或等待。
西方国家的公共交通规划中,时间价值的系数一直沿用这个相对比例。
由于受体力的限制, 对于步行和自行车方式应限定在一定走行距离, 超出这个距离就认定其广义费用为无穷大或给定一个大数。
本文根据西安市的调查数据, 建议一次连续步行距离限制在 1 500 m以内, 一次自行车连续走行限制在 4 000 m 以内。
4. 6 路径选择出行者在选择交通方式及路径时往往有很大的随机性。
出行者从节点i 到节点j 的可行路径中出行链l 的选择概率为P( i , j , l ) =式中: P( i , j , l )为节点i 到节点j 的OD 量在路径出行链l上的分配比例, 这里路径l通常是组合出行路径; F( i, j , l ) 为节点i 到节点j 的可行路径中出行链l 的广义费用; N 为可行路径出行链的数目; !为参数, 一般取 3. 0 ~ 3 . 5。
为了避免出现“红蓝巴士”的诡异现象, 在具体分配时可采用2次Log it 概率分配。
具体做法如下:找出节点i、j之间的最短路径, 其广义费用为F min ; ! 继续搜索节点i、j之间的广义费用在F min ~1. 5F min 的所有有效路径集K;在路经集K中寻找含各主方式的最短路径,以交通方式m( m = 1, 2, &,7)为主方式的最短路径为Km, 将路径Km作为主方式m的典型路径, 其广义费用为min; )利用Log it模型将节点i、j之间的OD量在这m条典型路径上作概率选择, 划分各主出行方式的比例, 得到节点i、j之间的各主方式出行量;对除常规公交和轨道交通外其余交通方式为主方式的出行量,分别按随机型或确定型分配到相关路径上;以常规公交或轨道交通为主方式的出行量联合, 再次采用Log it模型在不同的公共交通线路(因为同一区段可能存在多条同一走向的线路)上进行选择分配;在分配过程中, 通过统计各种客流信息, 整理得到最终的客流预测结果。
实例分析5. 1 西安地铁3号线概况西安地铁3号线是西安城市轨道交通线网的主骨架线路, 线路全长50. 5 km, 共设车站30座, 具体线路布设如图5所示。
整个工程分两期实施: 一期工程( 鱼化寨% 国际港务区) , 线路长37. 57 km, 共设车站24座; 二期工程( 鱼化寨% 侧坡) , 线路长12. 93 km, 共设车站8座。
3号线一期工程计划2011年开工, 2015 年9月通车试运营。
据此, 确定西安地铁3号线客流预测特征年初期为2018 年; 近期为2025年; 远期为2040 年。
图5西安地铁3号线线位在研究范围内划分了519个交通小区(与2008年居民出行调查交通小区保持一致) , 经预测整个区域在3个特征年的出行总量分别为: 1 727. 3×人次、2 043. 5×人次、2 186. 6×人次。
全日出行分布预测采用式( 2) 和式( 3) 所示的双约束重力模型进行, 其中模型中的阻抗函数, 采用负指数函数形式。
高峰小时的发生吸引和分布采用式( 4) 和式( 5)进行预测。