地铁客流规律的分析

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天津地铁1号线客流分析与建议

地铁1号线于2006年6月通车试运营，通过对2006年6月-2008年 7月间月别日均客流变化可以看出：开通运营初始客流增长较为迅速，此后增长率逐渐下降。
通过实际客流与预测客流相比可以发现：
天津地铁1号线的客流实际值与预测值的偏差很大，各项特征指标的实现率基本在15％左右；同时从国内外城市轨道交通线路的负荷强度比较结果来看，天津地铁1 号线的客流负荷强度略高于武汉和长春，但与东京、首尔、上海、广州等城市相比，其客流水平是非常低的。
102 中国投资 2011.7
在2008年总体上已经基本实现，沿线土地利用不应该成为天津地铁1号线初期客流未达到预测值的主要原因，但沿线部分小区居民尚未入住也是导致初期客流量偏低的原因之一。
（四）网络规模对地铁客流量的影响分析
在天津城市轨道交通网络中，目前只开通运营天津地铁1号线和津滨轻轨线。原规划津滨轻轨在土城站与地铁1号线进行站外换乘，但规划调整后津滨轻轨不再与地铁1号线接驳换乘。由此可见，1 号线线路单一，已运营线路未形成有效换乘一定程度上降低了1号线实际客流水平。
一、天津地铁1号线客流概况
天津地铁1号线线路北起天津市西北部的刘园，经北辰区、红桥区、南开区、和平区、河西区、津南区至天津市东南部的双林地区，线路全长26.188km，设车站22座，平均站间距1.2km。天津地铁1号线工程可行性研究报告阶段提出初、近、远期客流预测结果的主要特征指标如表所示。
具有较大的敏感性。在轨道交通各条线路之间以及轨道交通与地面公交之间采用一体化的票价制度，则可降低居民的公交出行总成本，从而将有助于提高轨道交通以及整个公共交通的客流吸引能力。一般而言，在分段票制情况下，对于短距离乘客票价的影响要显著于长距离乘客。

地铁客流调查报告(共5篇)

地铁客流调查报告（共5篇）第1篇：北京地铁四号线客流现状的调查报告北京地铁四号线客流现状的调查报告一、调查目的和意义在北京，每时每刻都有着外来的务工人员，来自世界各地的旅客，北京作为中国的首都，人员是与日俱增，除极个别节假日或者春节过年，大部分时间北京都处在一个相对拥挤的时候，在人员的迅速增长之下，交通方面出现了很大的改革，各种交通工具相应诞生，像公交，出租车，私家车，以及现在被大多数人们所接受的地铁，因为地铁的快捷、方便、价格的实惠，成为了大多数人们出行的交通工具，我利用一周的时间，对其做一个客流现状的调查报告，来了解一下北京的地铁。

二、调查过程调查时间：本人于2016年8月1日至8月7日，历时一周，进行相关调查。

调查地点：北京市西城区四号线地铁站。

调查方法：本次调查采取个人调查形式。

三、调查结果分析（一）调查总体概况在调查中，我对自己比较熟悉的四号线进行了调查，因为上下班或者出行的缘故，四号线的一些客流现状有一个大概的了解，在经过一周的调查以后，有以下一些现状。

在一周中，周一到周五是一个相对平稳的时候，在清晨，人员上班的高峰期，动物园附近会迎来一大批的人。

概因动物园对面有大型的批发市场，所以其中，包含了各种各样的人，有上班售货的人员，来动物园看动物的人员，清晨来早餐的人员，还有各种店面，小公司，大企业的上班人员，其中市场的人员占人数的70%左右，这是通过我对四号线的观察以及对地铁人员的问询所得出的结果。

(二)分析通过就业人员分析地铁日客流的波动情况，发现以下规律：地铁线路运营3年后，全线客流分布基本平稳；最大客流量出现在周五；周日的客流量成为最低；周一至周四客流大体持平。

早高峰进站客流量较大的站点分布在轨道线路两端的站点，说明早高峰时段端点站点的客流吸引范围（强度）大。

晚高峰进站客流量较大的站点分布在轨道线路中间站点，符合工作出勤交通流的出行始终点的相反性（出勤出行中，晚高峰出行的起点是早高峰出行的终点）。

浅析地铁车站客流组织的影响因素及对应措施

浅析地铁车站客流组织的影响因素及对应措施摘要：在城市化快速发展的今天，城市轨道交通已经成为一个不可或缺的组成部分，并承担着满足乘客出行需要的重任。

为了保障地铁车站乘客的安全，需要对乘客进行有效组织，而客流组织的质量将直接关系到乘客出行感受和地铁运行效率。

基于此，本文主要对地铁车站客流组织的影响因素及对应措施进行分析，以此来供相关人士参考与交流。

关键词：地铁车站；客流组织；影响因素；应对措施引言：作为城市轨道交通的枢纽，地铁车站担负着将乘客安全、快捷地运送到目的地的重任。

所以，地铁车站在保障乘客安全的同时，也要为乘客提供高质量的服务。

要想加强地铁车站的客流组织，就需要制定出一套科学、高效的客流组织管理体系，加强对客流组织人员的培训和信息化建设，才能提高乘客的满意度。

一、地铁车站客流组织的基本原则（一）安全性原则在地铁车站的客流组织中，乘客安全是第一位的。

在乘客乘车时，需要保证乘客的人身安全，尽量降低意外或突发事件的发生率。

为此，在地铁车站的客流组织中，应将安全设备进行合理配置，并设立应急逃生通道，以保证乘客在突发事件中能迅速疏散。

（二）便利性原则为提高乘客出行的便捷性，地铁车站应将乘客的出行需求与舒适度要求结合起来。

在候车区及站台的设计上，要注意乘客的休憩与排队情况，增设座位、候车栏杆等设备。

同时，在车站内设有自动门、指示标志及引导线，使乘客能够迅速地找到乘车地点及换乘路线，避免因迷路而带来的不便[1]。

（三）效率性原则在城市轨道交通系统中，最重要的就是如何提高站点的运行效率。

通过对客流进行合理的分析与预测，合理调整出入口、安检设备与通道的数目与位置，并对候车区与站台布置进行优化，可有效减少乘客的排队等候时间，提升地铁车站的运行效率。

在此基础上，通过实时监控、调整乘客出行信息，实时调整乘客出行组织方案，提高地铁运营效率。

二、地铁车站客流组织的影响因素客流组织就是通过对乘客进行适当的组织，让乘客能够在车站里有序、安全、快速地完成出行，在这个过程中维持秩序，防止发生拥堵和冲突。

地铁客流因素分析报告模板

地铁客流因素分析报告模板一、背景介绍随着城市化进程的加快，越来越多的人选择地铁作为主要的出行方式。

地铁客流的分析和研究，具有重要的意义。

地铁客流因素分析报告，主要是为了研究地铁客流影响因素以及为地铁运营提供决策依据而编写的。

二、地铁客流因素2.1、客流量地铁客流量是影响地铁出行的主要因素之一。

客流量受到日、周、节假日的影响。

在日常工作日，人们的出行主要集中在早晚高峰时段，而在周末和节假日，人们的出行时间更加分散和长期化。

因此，需要针对地铁出行的客流量情况，调整地铁运营策略。

2.2、出行目的地铁客流量与出行目的是密切相关的。

根据客流调查结果显示，不同出行目的的客流量分别占地铁客流总量的不同比例。

例如，上下班客流量占比较大，而旅游、购物、娱乐等出行目的的客流量则相对较少。

因此，需要针对不同出行目的，开展相应的客流调研，制定有效的运营方案。

2.3、出行时间出行时间也是影响地铁客流的重要因素之一。

不同时段的客流量的大小不同，分别对应着不同的运营策略。

例如，早高峰时段需要提高地铁的运行频率和车厢容量，以满足市民的出行需求；而晚高峰时段则需要加强站内安保和秩序管理，以保证市民的安全出行。

2.4、地铁线路地铁客流的分布与地铁线路的建设和规划有关。

地铁线路的长度、规模、站点等都会对地铁客流量产生影响。

在建设新的地铁线路时，需要充分考虑客流量情况，以最优的线路规划来满足不同的出行需求。

三、地铁客流因素分析根据以上客流因素，结合实际情况，进行客流因素分析，具体可采用以下方法：3.1、调研分析通过对地铁客流进行调查和分析，可以得出客流量大小、分布情况和出行目的等信息。

同时，借助客流调研结果，可以针对性的解决客流问题，比如疏导客流、定制运营策略等。

3.2、数据分析借助大数据技术，可以对地铁客流数据进行分析，得出客流高峰时段、客流分布情况、出行目的等关键信息。

通过数据分析，可以优化地铁运营策略，提高运营效率。

3.3、模型分析运用客流因素模型进行分析，可以深入挖掘地铁客流分布的规律和影响因素，为运营提供决策依据。

任务三--城市轨道交通客流调查课件

和反馈。
未来展望
1 2 3
拓展线路网络
随着城市发展，未来城市轨道交通线路网络将进一步拓展，覆盖更广的区域，为更多市民提供便捷出行服务。
技术创新
未来城市轨道交通将不断引进新技术和创新模式，如自动驾驶、智能调度等，提高运输效率和安全性。
绿色发展
城市轨道交通作为绿色出行方式，未来将继续注重环保和节能减排，推动可持续发展。
案例二：上海地铁客流调查
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
调查背景
上海作为中国最发达的城市之一，地铁成为市民出行的主要方式之一，因此需要进行客流调查以应对日益增长的出行需求。
调查方法
采用抽样调查、站点观测和大数据分析相结合的方法，对上海地铁各线路的客流量、乘客出行特征和满意度等方面
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
任务三--城市轨道交通客流调查课件
目录
CONTENTS
• 城市轨道交通客流概述 • 城市轨道交通客流调查目的与意义 • 城市轨道交通客流调查方法与技术 • 城市轨道交通客流调查实践案例 • 城市轨道交通客流调查结果与建议
REPORT
访谈调查法
与城市轨道交通运营方、乘客等人员进行深入访谈，了解他们对城市轨道交通的看法和建
议。
数据采集技术
01
02
03
04
IC卡数据采集
通过乘客刷卡记录获取进站和出站客流量数据。
视频监控技术
利用摄像头监控车站和列车，通过视频分析软件获取客流量
数据。
移动设备数据采集
通过乘客使用移动设备（如手机、平板电脑等）获取出行轨

城市轨道交通客流的时间分布特征

城市轨道交通客流的时间分布特征一、一日内小时客流分布特征轨道交通一日内小时客流随人们的生活节奏和出行特点而变化。

其通常是夜间少，早晨渐增，上班和上学时达到高峰，午间稍减，傍晚下班和放学又是高峰，此后又逐渐减少，午夜最少。

因此，轨道交通一日内小时客流通常是双峰型，这种规律在国内外的轨道交通线路上几乎都是一样的，只是程度不同而已。

反映轨道交通线路分时客流不均衡程度的系数可按下式计算。

a1=Pmax∑Ht=1Pt/H式中，a1为单向分时客流不均衡系数；Pmax为单向高峰小时最大断面客流量（人）；Pt为单向分时最大断面客流量（人）；H为全日营业小时数（个）。

单向分时客流不均衡系数值恒大于1。

a1趋向于1表明分时客流分布比较均衡，a1越大表明分时客流分布越不均衡。

当a1≥2时，表明分时客流的不均衡程度比较大。

位于市区范围内的地铁、轻轨线路的a1值通常为2左右，而通往远郊区市域轨道交通线路的a1值通常大于3。

在一日内小时客流不均衡程度较大的情况下，为实现运营组织的经济合理性，可考虑采用小编组、高密度列车开行方案。

小编组、高密度与大编组、低密度两种列车开行方案的分时列车运能不变，但在客流低谷时段，小编组、高密度列车开行方案具有既能提高客车满载率，又不降低乘客服务水平的优点。

应该指出，小编组、高密度列车开行方案只是在一定的客流条件下才是可行的。

分时客流不均衡程度比较大是一个条件，线路的客流量较小、尚未达到设计客流量是另一个条件。

在线路客流量较小的情况下，由于在客流低谷时段列车开行数较少，会使乘客候车时间延长，降低乘客服务水平；而如果为保持乘客服务水平，在客流低谷时段增加列车开行数，则又会使车辆满载率降低，产生运营不经济的情形。

小编组、高密度方案的优点是既不增加列车运能，又能提高列车密度，从而解决了上述两个问题。

但如果线路客流量已经较大，甚至接近设计客流量，采用小编组、高密度方案，在低谷时段增开列车问题不大，但在高峰时段增开列车则会受到线路通过能力的限制。

关于上海地铁11号线运营现状客流情况及安全调查分析

关于上海地铁11号线运营现状客流情况及安全调查分析内容提要本报告主要调查了上海地铁11号线的运营状况客流情况以及各站台乘客安全方面的问题，主要包括11号线的运营时刻路线，客流分布状况以及乘客候车安全并大致的分析了客流高峰时间以及地点分布，本报告认为11号线的客流高峰期部分站台乘客候车安全存在隐患，需要增加一些措施来确保乘客候车安全以降低事故发生率。

提纲一.地铁11号线运营状况1.地铁11号线运营时间2.地铁11号线的运营路线二.地铁11号线的客流情况1.地铁11号线的客流分布2.客流高峰时间的人流3.客流高峰时间分析三.地铁11号线乘客安全方面存在的问题以及隐患1.站内漏水问题2.安检人员的工作态度问题3.自动扶梯安全问题4.如何改善上述问题四.总结正文内容：关于上海地铁11号线运营现状客流情况及安全调查分析通过了长时间的调查了11号线，发现了一些运营客流及候车安全方面的问题，从中发现问题并改善。

一、地铁11号线的运营状况1.地铁11号线的运营时间地铁11号线的运营时间为江苏路到嘉定北6：00-22：00，江苏路到安亭为6：09-21：55，嘉定北到江苏路为5：38-21：43，安亭到江苏路为5：37-21：32。

2.11号线的运营线路11号的运营线路为江苏路至安亭以及支线段嘉定新城站到嘉定北站。

其中曹杨路可换乘3.4号线，江苏路可换乘2号线，方便了乘客的出行。

二、地铁11号线的客流情况1.11号线全长60公里，共有20个站，日客流达到20万人次，日客流虽然不算很大，但是主要的换乘站的高峰时间人流相当的可观。

2.客流分布情况根据调查11号线客流分布方面，于江苏路、曹杨路这两个站客流比较密集，原因在于2.3.4号线换乘的乘客比较多，附近也多为商业区，附近的学校也比较多，因此客流也相对于其他站更加密集，在早晚的高峰时段应该相应的做出一些安全措施，相对剩下的一些站则客流比较的稀疏。

3.客流高峰时间分析一般来说，地铁客流高峰时间段多为周一至周五早晨以及黄昏这段时间，因为这段时间多为上班人士以及学生出门以及回家的时间，双休日及夜里则是低峰期，对于一些节假日的调查发现，因为嘉定附近有一个墓地，所以一般清明节的时间里，每天早上的客流都是平日里面的几倍之多，还有就是每年一次的F1中国大奖赛，由于不少的中国观众和外国观众的热情，这三天的客流量应该是11号线全年人流量最多的三天，这个阶段应急措施也应该相应的提高。

地铁大客流研究报告

地铁大客流研究报告一、引言随着我国城市化进程的加快，地铁已成为城市公共交通的重要组成部分，极大地缓解了城市交通压力。

然而，随之而来的是地铁大客流问题的日益凸显，特别是在早晚高峰期间，客流拥挤现象严重，不仅影响乘客的出行体验，而且存在一定的安全隐患。

因此，研究地铁大客流现象，提出针对性的应对措施，对于优化地铁运营管理、提高乘客满意度具有重要意义。

本研究旨在探讨地铁大客流的产生原因、演变规律及其影响因素，以期为地铁运营企业及政府部门制定相关政策提供理论依据。

研究问题的提出主要基于以下几点：一是地铁客流量的时空分布不均，导致部分时段和站点客流拥挤；二是地铁运营管理策略在应对大客流方面存在不足；三是缺乏对地铁大客流影响因素的系统研究。

本研究假设地铁大客流受多种因素影响，包括城市规划、线路布局、运营策略、票价政策等。

研究范围限定在我国某大城市地铁系统，重点分析其早晚高峰时段的大客流现象。

本报告将从数据收集、分析方法、研究结果等方面进行详细阐述，以期为地铁大客流问题的解决提供参考。

报告的内容将紧密围绕研究对象，力求实用性、针对性和科学性。

二、文献综述国内外学者对地铁大客流现象已进行了广泛研究。

在理论框架方面，客流分布理论、运筹学理论、系统动力学等方法被应用于地铁客流研究中。

研究发现，地铁客流具有明显的时空分布特征，高峰时段客流拥挤问题尤为突出。

同时，地铁线路布局、站点设置、换乘便利性等因素对客流分布产生重要影响。

在主要发现方面，前人研究指出，城市规划与地铁建设不匹配、运营管理策略不当、票价政策不合理等因素加剧了地铁大客流现象。

此外，部分研究还关注了地铁大客流对乘客出行行为、出行满意度等方面的影响。

然而，在现有研究中，仍存在一些争议和不足。

一方面，不同地区、不同城市的地铁大客流影响因素存在差异，现有研究尚未形成统一的理论体系；另一方面，对于地铁大客流应对策略的研究相对较少，缺乏针对性和实用性。

此外，现有研究多侧重于数据分析，较少关注乘客心理和行为特征。

客流动态变化规律

客流动态变化规律
客流动态变化规律是指在特定时间段内，乘客流量在不同时间和地点的变化趋势和规律。

在不同的行业和领域，客流动态变化规律的特点和表现方式也不尽相同。

以下是一些常见的客流动态变化规律: 潮汐现象:指乘客流量在上下班高峰期和节假日高峰期出现潮汐式变化。

例如，地铁和公交车上的乘客数量在上下班高峰期会急剧增加，而在非高峰期则相对减少。

分布式现象:指乘客流量在时间和空间上呈现分散的特点。

例如，一些热门景点或商业区的乘客流量可能会分散在全天不同的时间段和不同的地点。

季节性现象:指乘客流量在某些季节或时间段呈现出明显的峰值。

例如，旅游景点的乘客数量在节假日或暑期会急剧增加。

循环现象:指乘客流量在某些特定的循环时间段内呈现出周期性的变化。

例如，公共交通工具的乘客数量在某些特定的循环时间段内会呈现出周期性的波动。

总之，客流动态变化规律是多种多样的，在不同
行业和领域中有着不同的特点和表现方式。

对于交通运输系统和旅游景点等需要预测和管理乘客流量的机构来说，了解和掌握客流动态变化规律具有重要意义。

轨道交通数据分析报告(3篇)

第1篇一、引言随着城市化进程的加快，轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其发展速度和规模日益扩大。

为了更好地服务于市民出行，提高轨道交通的运营效率和服务质量，对轨道交通数据进行深入分析显得尤为重要。

本报告将对某城市轨道交通的运营数据进行全面分析，旨在为相关部门提供决策依据，优化轨道交通运营策略。

二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某城市轨道交通公司提供的运营数据，包括列车运行数据、客流数据、设备故障数据、乘客满意度调查数据等。

2. 分析方法（1）描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括均值、标准差、最大值、最小值等，以了解数据的基本特征。

（2）时间序列分析：分析列车运行和客流数据的时序变化规律，识别高峰时段、客流分布等。

（3）相关性分析：分析不同变量之间的相关性，如列车运行时间与客流量的关系、设备故障与客流量的关系等。

（4）回归分析：建立回归模型，分析影响轨道交通运营效率的关键因素。

三、数据分析1. 列车运行数据（1）列车运行时间根据列车运行数据，分析列车运行时间的稳定性。

结果显示，列车运行时间基本稳定，平均运行时间约为30分钟。

在高峰时段，运行时间略有延长，平均延长时间为5分钟。

（2）列车运行频率分析列车运行频率与客流量的关系，结果显示，列车运行频率与客流量呈正相关关系。

在高峰时段，增加列车运行频率可以有效缓解客流压力。

2. 客流数据（1）客流分布通过对客流数据的分析，发现客流量主要集中在早晚高峰时段，且在周末和节假日客流高峰更为明显。

（2）客流密度分析客流密度与列车运行时间的关系，结果显示，客流密度与列车运行时间呈正相关关系。

在客流密度较高的站点，列车运行时间相对较长。

3. 设备故障数据（1）故障类型分析设备故障数据，发现最常见的故障类型为信号系统故障、供电系统故障和通信系统故障。

（2）故障频率分析故障频率与列车运行时间的关系，结果显示，设备故障频率与列车运行时间呈正相关关系。

城市轨道交通客流时间分布特征分析

城市轨道交通客流时间分布特征分析摘要：随着城市化进程的不断推进，城市人口迅速集聚，城市交通拥堵成为不可回避的难题。

城市轨道交通的出现可以在一定程度上缓解城市发展的难题。

然而，人口的快速集聚仍然给城市轨道交通的高效运转带来了较大的压力，通过对城市轨道交通的客流特征以及客流在时间分布上的影响因素进行探讨，有利于管理决策者更好地运营管理城市轨道交通，促进城市更好的快速、高效、安全的发展。

关键词：城市轨道交通；客流特征；时间分布特征随着城市轨道交通新线的不断建设和投入使用，轨道交通系统已经朝着高密度、高效率、网络化的趋势发展。

城市轨道交通列车时刻表是轨道系统的重要组成部分，是保证轨道交通运行安全，维持线路列车与旅客秩序，达到资源最优化的关键因素，其详细规定了每条线路上列车从首站的发车时间，在各个站的到发时间和停站时间。

假设各条线路上列车的区间运行时间和站台停站时间确定，通过优化决策列车在各条线路首站的发车时间，那么整个路网的时刻表也就得到了。

对于城市轨道的客流的特性研究和时间分布具有重要的研究意义，能够指导运营管理机构更加高效合理的规划地铁的间隔时间、频率等等。

1 城市轨道交通客流形成趋势客流、转移客流和诱増客流是城市轨道交通客流的主要组成部分。

趋势客流是指城市轨道交通各车站及其沿线由于经济、交通、服务便捷等因素影响而増加的客流量；转移客流是指因为系统具有安全、准时、快速等优势，客流由私家车、公交和自行车等交通方式转移到城市轨道交通；诱増客流是指由于城市轨道交通的修建实施促进沿线主地开发利用，导致集聚大量人口、加强市域之间的可达性、提升服务质量、増加居民出行强度而直接或间接増加的客流。

城市轨道交通客流由城市土地利用开发的整体布局、土地性质、所处区域、城市交通的组织管理等因素共同决定。

如果供给满足，确定了城市的总体规划和土地利用布局，城市轨道交通客流的产生和分布也就随之产生了。

同时，由于城市轨道交通作为一种高效、快速、大运量的城市客运系统，改变了居民的出行方式和市域的可达性，还会对城市土地利用及空间布局产生一定的影响，如加快城乡一体化进程与加强城市轨道交通沿线土地的利用开发等，从而直接或间接影响城市轨道交通客流的产生和分布。

城市轨道交通客流的调查、预测与分析

（3）乘坐站数与平均乘距。乘坐站数与平均乘距包括本线乘客乘坐不同站数的人数及所占百分比、跨线乘客乘坐不同站数的人数及所占百分比、平均乘车距离。
客流的调查、预测与分析
（4）乘客构成。乘客构成包括全线持不同票种的乘客人数及所占比例，车站分别按年龄、出行目的等统计的乘客人数及所占比例，车站吸引乘客人数及所占比例，从不同距离以不同方式到达车站的乘客人数，居住在城市不同区域内的乘客人数及所占比例。
整和理整，理列，成列表成格表或格绘或成绘图成表图，表计，算计各算项各指项标指，标并，将并它将们它与们设计与（设预计测（）预数测据）或数历据年或调历查年数调据查进数行据比进较行，比分较析，数分据析增数减据的比增例减及的原比因例。及轨原道因交。通轨全道面交客通流全调面查客后流应调计查算后的应主计要算指的标主如
②乘客乘车情况调查。乘客乘车情况调查根据调查对象及调查内容的不同而不同，调查的内容除包括乘客的年龄、性别和职业外，还可包括家庭住址和家庭收入、日均乘车次数、上车站和下车站、到达车站的方式和所需时间、下车后到达目的地的方式和所需时间、乘坐轨道交通列车后节省的出行时间，以及对现行票价的认同度等。
要指标如下：
客流的调查、预测与分析
（1）乘客人数。乘客人数包括分时与全日各站上下车人数、分时与全日各站换乘人数、各站与全线高峰小时乘客人数、各站与全线全日乘客人数、高峰小时乘客人数占全日乘客人数的比例。
（2）断面客流量。断面客流量包括分时与全日各断面客流量、分时与全日最大断面客流量、高峰小时最大断面客流量。
客流的调查、预测与分析
全面客流调查有随车调查和站点调查两种调查方式。随车调查是在列车车门处对运营时间内所有上下车乘客进行写实调查；站点调查是在车站检票口对运营时间内所有进出站乘客进行写实调查。轨道交通全面客流调查基本上都采用站点调查。

地铁中的客流分析

地铁中的客流分析轨道交通一日内小时客流随人们的生活节奏和出行特点而变化，通常是早晨渐增，上班和上学时达到高峰，午间稍减，傍晚因下班和放学又是高峰，此后逐渐减少，午夜最少。

因此，轨道交通一日内小时客流通常是双峰型，这种规律在国内外轨道交通线路上几乎都是一样，只是程度不同而已。

反映轨道交通线路分时客流不均衡程度的系数由公式(1-1)计算：分时客流不均衡系数大于1，趋向于1表明分时客流分布比较均衡，越大表明分时客流越不均衡。

当时，表明分时客流的不均衡程度比较大。

位于市区范围内的地铁、轻轨线路的值通常为2左右；而通往远郊区市域轨道交通线路的值通常大于3。

2.一日内全日客流分布特征由于人们的工作与休息是以周为循环周期进行的，这种活动规律性必然要反映到一周内全日客流的变化上来。

与工作日的早、晚高峰出现时间比较，双休日的早高峰小时出现时间往往推迟，而晚高峰出现时间有往往提前。

另外，星期一与节假日后的早高峰小时客流和星期五与节假日前的晚高峰小时客流，都会比其它工作日的早、晚高峰小时客流要大。

根据全日客流在一周内分布的不均衡和有规律的变化，轨道交通常在一周内实行不同的全日行车计划和列车运行图，以适应不同的客运需求和提高运营经济性。

3.季节性或短期性客流变化在一年内，客流还存在季节性的变化，如由于梅雨季节和学生复习迎考等原因，6月份的客流通常是全年的低谷。

另外，在旅游旺季，流动人口的增加也会使轨道交通线路的客流增加。

短期性的客流激增通常发生在举办重大活动或遇到天气骤然变化的时候。

对季节性的客流变化可采用实行分号列车运行图的措施；来缓和运输能力紧张状况。

4.车站高峰小时客流分布特征车站高峰小时客流是确定车站设备容量或能力的基本依据。

车站高峰小时客流分析，首先应确定进、出站高峰小时出现的时间，其次才是分析客流量的大小。

此外，还应分析客流的发展趋势，随着轨道交通新线投入运营、既有轨道交通线路延伸，高峰小时进、出站客流会发生较大变化。

西安地铁4号线客流规律及应对策略分析

西安地铁 4号线客流规律及应对策略分析摘要：本文对西安地铁4号线节假日客流规律进行研究，通过分析日客运量、车站乘降量、断面客运量等得出各节假日客流特征规律，从行车组织、客运组织等方面对各节假日期间运营服务提出应对策略。

关键词：客流规律；节假日；运输组织。

引言西安地铁4号线作为城市轨道交通主要干线之一，纵贯南北，沿线途径热门景点并与国铁连通，除承担城市日常通勤客流外，节假日期间受旅游客流影响较大，对各节假日客流变化趋势进行规律总结，以便对行车组织及现场客流引导工作提出可参考建议[1]。

1.线路客流规律分析1.1线路特点地铁4号线由北至南贯通西安市北客站、火车站、大唐不夜城及大唐芙蓉园等重点交通枢纽和热门旅游景点区域，目前西安市铁路乘客乘降主要集中于北客站及火车站；大唐不夜城与大唐芙蓉园吸引大量旅游客流且其主要活动时间均集中于夜晚，大唐不夜城与4号线大雁塔站距离较近，演出时间集中于19:00—22:00左右，大唐芙蓉园为4号线站点，其景区主要表演在17:00—21:00左右。

节假日期间4号线客流受景区活动安排影响明显。

1.2日客运量法定节假日乘客出行目的与习惯不同且对客流影响较为明显，同时基本不受通勤客流影响，故主要针对各法定节假日期间地铁4号线客流变化趋势进行分析研究。

（1）受春节探亲、旅游等因素重叠影响，春节假期第一日（除夕）为客运量最低值，节假日后半段客流稳步增长，并在最后一日达到最高，日均客流量较常态化客运量下降15%左右；（2）劳动节、国庆节、元旦节以外地游客为主，客运量较大，且均在节日第二日形成客流峰值，除天气因素外，客流变化趋势较为一致，与常态化客运量相比增长较为明显，排除阴雨天影响外增幅在20%以上；（3）中秋节、端午节、清明节一般以短途探亲客流为主，节前一日客运量较大，节日期间客流基本呈下降趋势，相较于节前常态化客运量增幅较小；（4）元宵节、妇女节、情人节、七夕节等非法定节假日客运量较节日前后也有一定的增幅。

地铁站客流分析与仿真模拟

地铁站客流分析与仿真模拟随着城市化的加速发展，城市人口逐渐增多，交通拥堵成为了城市发展中的一个不可避免的问题。

地铁的兴起解决了交通拥堵的问题，也改善了人们的出行质量。

而地铁站作为地铁系统中的重要一个节点，承担着大量的客流量。

了解地铁站的客流量，对于优化地铁站的构建和管理，提升城市出行质量具有重要意义。

因此，本文将从地铁站的客流分析和仿真模拟两个方面来探讨地铁站客流量问题。

一、地铁站客流分析客流分析是了解地铁站客流量的方法之一，它是通过对地铁站内人员流动进行统计和研究，来推测地铁站客流量的变化规律。

客流分析需要收集多种数据，包括人员流动数据、站厅容量数据、列车出入站数据等等。

一般情况下，数据来源可以是地铁站自行收集或第三方的数据。

在收集完数据之后，就可以通过数据云图的方式来展示数据。

以北京市地铁10号线三元桥站为例，我们可以根据收集的站内人员流动数据，画出框图，将站内人员分为进入、离开、待客三种情况。

对于不同人员的流动路径，我们做出不同的路径颜色标记，来直观反映公共交通的流动情况。

同时，在数据云图的基础上，我们还可以通过箱线图来分析地铁站的客流特征。

箱线图是通过现场观察，选择地铁站关键时段来分析，可以将流动数据分成四分位数，从而可以得到均值、极差以及样本散布状况等数值信息。

通过箱线图分析，我们可以看出地铁站不同时间段的人流峰值，得出站台承载能力强或者弱的结论。

二、仿真模拟仿真模拟是解决客流分析中无法解决的问题方法之一，它基于各种客流分析数据，通过模拟人员流动情况，得出怎样的人流数量才能达到承载极限，从而为地铁站的规划和管理提供帮助。

仿真模拟可以通过软件来实现，例如MITSim等软件工具。

以北京市地铁2号线西直门站为例，我们可以采用仿真模拟来得到站点的承载能力。

首先，需要对站点的环境和结构进行建模，包括站台通道、厅口、转乘通道等。

然后根据客流分析所得到的人员流量规律，以及站点的结构分析，制定出相应的仿真模型。

广州地铁三号线客流特征分析及建议

广州地铁三号线客流特征分析及建议摘要：广州地铁客流日益攀升，客流潮汐现象明显，本文通过对广州地铁三号线的客流特征进行分析，提出优化客运管理的相关措施，确保车站客运组织的安全顺畅。

关键词：地铁；客流特征；客运一、线路简介广州地铁三号线呈南北“Y”字形走向，从北向南贯穿广州市区新城市中轴线和番禺区发展轴线。

三号线主线为天河客运站至番禺广场站，全长32.9 公里，共设16 座车站，连接天河区、海珠区、番禺区三大城区，衔接城区大型住宅区和主城区CBD 地区。

三号线北延段为机场南站至体育西路站，全长33.2公里，共设13 座车站，连接天河区、白云区、花都区三大城区，衔接城区居住集聚区和主城区商业办公区。

二、线路客流特征及分析三号线（含三号线北延段）日均客运量145.76 万人次，其中三号线主线客流密度为2.94 万人/公里，三号线北延段客流密度为1.48万人/公里。

三号线属通勤类线路。

客流以上班族、学生族等通勤客流为主，全日客流呈现“M”字型双峰态势，早晚高峰期客流以通勤类刚性出行客流为主，平峰期则以非通勤类弹性出行客流为主；工作日客流“潮汐现象”明显。

周末进站客流稍高于工作日客流，整体分布相对均衡。

线路进站客流占57%，换乘客流占43%，其中体育西路站的换乘客流位居线网之首。

图1：三号线工作日客流分布图结合三号线、三号线北延段线路布局与地理特点，三号线分为天河客运站-石牌桥组团、体育西路-客村组团、大塘-大石组团、汉溪长隆-番禺广场组团四段客流组团，将三号线北延段分为机场南-永泰组团、同和-燕塘组团、广州东站-体育西路组团三段客流组团，分析组团车站客流分布与组成规律。

三号线以天河客运站-石牌桥组团发生量与吸引量最大，体育西路-客村组团与其他客流组团的交换量较大。

早高峰时段，客流发生量主要集中在天河客运站-石牌桥组团、汉溪长隆-番禺广场组团，分别占34.8%、26.8%；客流吸引量40%集中在体育西-客村组团，客流主要是由番禺区、海珠区、天河区居住聚集地流向天河区办公、商务集聚中心。

城市轨道交通的清分规则与

“优选路径”算法，放弃了极端的“全有全无”的分配比例的做法，更具有迷惑性。可以预见到：
“优选路径”算法，这种“换汤不换药”的做法，也丝毫挽回不了被质疑的命运，因为，清分算法正确与否？是要用数据来说话的。
必需要指出：
在“最短路径”和“优选路径”算法中的“路径”，即：
相关车站间距的集合，不是乘客乘车路径的全部。在《城市轨道交通网络管理及收入分配理论与方法》（科学出版社）一书，“有效路径的计算方法”章节中，对于“有效路径”的定义，如下：
在城市轨道交通清分系统中，线路客流量和换乘客流量的甄别和清理中，所采用的理论和算法，常被称之谓“清分规则”或“清分算法”。
鉴于票务收入与客流量有着密切的关联，因此，轨道交通客流量的清分，与每条轨道交通线路的经济利益息息相关。轨道交通各运营方，在票务收入、政府补贴的利益分配、城市交通中，“轨交”与“公交”联乘的优惠政策、“老人免票”惠民政策等方面，都存在着经济利益的分配问题，所有这些方面也都与客流的清分紧密相关，因此，轨道交通运营方，都迫切希望清分系统的清分规则，符合“公开、公平、公正”的原则。
城市轨道交通网络化运营后，为指导轨道交通网络化运营的决策、运营生产和管理，如：
轨道交通线网中，关键区间的高峰小时断面客流量、线路之间票务收入的清分等，需要清分中心，及时地提供更加精细的O/D换乘客流的科学数据。轨道交通网络化运营中，客流特征分析和清分是一个全新的，而且非常重要的研究领域。
城市轨道交通清分系统中，清分规则是核心知识产权和机密。
城市轨道交通网络客流清分规则与“鉴识车票乘车路径”理论殷锡金
2009-11-10
一、城市轨道交通的客流清分规则
城市轨道交通网络中，客流量是：
轨道交通运营管理最基本、最重要、核心的要素。客流的清分，是：

谈地铁客流需求预测方法

谈地铁客流需求预测方法地铁客流需求预测是一种通过分析历史数据和当前情况，预测未来一段时间内地铁客流量的方法。

它对于城市地铁系统的运营和资源管理至关重要，能够帮助决策者合理安排列车、调整运力以及优化运营效率。

本文将探讨几种常见的地铁客流需求预测方法。

首先，时间序列分析是一种经典的地铁客流需求预测方法。

时间序列是指按时间顺序测量或观察到的数据集合，它可以直观地反映客流在时间上的变化规律。

时间序列分析方法可以通过分析历史客流数据的趋势、季节性以及周期性，建立相应的数学模型，并使用该模型预测未来的客流量。

常见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。

其次，回归分析是另一种常见的地铁客流需求预测方法。

回归分析方法通过分析客流与一系列相关变量（如时间、天气、节假日等）之间的关系，建立回归模型，以预测未来客流量。

回归分析方法通常基于历史数据，通过选择合适的解释变量和回归模型，对客流进行预测。

在回归分析中，选择合适的解释变量对预测结果的准确性至关重要。

此外，机器学习方法也被广泛应用于地铁客流需求预测。

机器学习方法通过学习历史数据和客流模式，自动调整模型参数以提高预测准确性。

常见的机器学习方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

这些方法中，神经网络是一种基于人工神经元的模型，能够模拟神经系统的学习和记忆过程，能够适应各类非线性问题的预测。

此外，现代数据挖掘技术也被广泛应用于地铁客流需求预测。

数据挖掘是从大规模数据中发现隐藏的模式和关系的过程。

地铁客流数据通常包含多个维度的信息，如时间、天气、区域等。

通过数据挖掘技术，可以从这些多维数据中挖掘出潜在的模式和规律，从而提高客流需求预测的准确性。

常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。

总之，地铁客流需求预测是一项复杂而重要的任务。

传统的时间序列分析和回归分析方法为我们提供了有效的预测手段。

而机器学习和数据挖掘技术则能够进一步提高预测准确性，适应更复杂的预测问题。

项目二-城市轨道交通客流预测与分析

15min为间隔分组记录下来。
辽宁省交通高等专科学校
2020/4/21
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2.2 客流调查与预测
2.2.1 客流调查
客流调查种类乘客情况抽样调查
• 通常采用问卷方式进行。 • 乘客构成情况调查:包括年龄、性别、职业、家
庭住址和出行目的等。 • 乘客乘车情况调查:包括家庭住址和家庭收入、
─广泛性：是一种广泛性的需求。 ─派生性：是一种非本源性的需求。 ─时间性：按一周内的工作日和双休日、一天内的
各个小时有规律的变化。 ─空间性：潜在的客流在方向上、线路上、车站间
分布的不均衡。
辽宁省交通高等专科学校
2020/4/21
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2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素土地利用因素
辽宁省交通高等专科学校
2020/4/21
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2.2 客流调查与预测
2.2.2 客流预测客流预测模式
基于出行分布的客流预测模式 • 以市民出行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。 • 包括出行生成、出行分布、方式划分与出行分配四个阶段，称为四阶段客流预测模式或方法。
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素客运服务及替代服务的价格与质量案例
─1996年，北京地铁票价由0.5元调整为2元，当年客运量减少1.18亿人次，与上年相比下降 20.4%，考虑客流自然增长，实际下降达到26%。
─1999年，类似的情形发生在上海，由于票价调高，轨道交通1号线的客运量下降了13.4%。
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2020/4/21

地铁客流分析教案模板及范文

课时：2课时教学目标：1. 让学生了解地铁客流的基本概念和特征。

2. 培养学生运用数据分析方法解决实际问题的能力。

3. 提高学生对城市轨道交通行业的认识。

教学重点：1. 地铁客流的基本概念和特征。

2. 地铁客流数据分析方法。

教学难点：1. 地铁客流数据分析方法的应用。

2. 地铁客流预测。

教学准备：1. 地铁客流数据集。

2. 地铁客流分析软件（如Excel、Python等）。

教学过程：第一课时一、导入1. 引导学生关注城市轨道交通行业的发展，了解地铁在现代社会中的重要作用。

2. 提出问题：如何分析地铁客流，为城市轨道交通行业提供决策依据？二、新课讲授1. 地铁客流的基本概念：讲解地铁客流的定义、分类和特征。

2. 地铁客流数据分析方法：a. 描述性统计分析：介绍如何运用Excel等软件进行地铁客流数据的描述性统计分析。

b. 聚类分析：讲解如何运用Python等软件进行地铁客流数据的聚类分析。

c. 时间序列分析：介绍如何运用Excel等软件进行地铁客流数据的时间序列分析。

三、案例分析1. 以天津地铁为例，展示地铁客流数据的描述性统计分析结果。

2. 分析天津地铁客流的分布特征，总结规律。

第二课时一、复习导入1. 复习上一节课的内容，检查学生对地铁客流基本概念和特征的理解。

2. 提出问题：如何预测地铁客流，为城市轨道交通行业提供决策依据？二、新课讲授1. 地铁客流预测方法：a. 模型预测：介绍如何运用Python等软件进行地铁客流预测。

b. 机器学习：讲解如何运用机器学习算法进行地铁客流预测。

三、实践操作1. 分组让学生运用所学知识对某一地铁线路的客流数据进行预测。

2. 引导学生分析预测结果，总结经验。

四、总结与拓展1. 总结地铁客流分析的意义和方法。

2. 拓展：探讨地铁客流分析在城市轨道交通行业中的应用前景。

教学评价：1. 学生对地铁客流基本概念和特征的理解程度。

2. 学生运用数据分析方法解决实际问题的能力。