北京-城市轨道交通线路客流预测规范

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北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

图 2 2 1 年 某 工 作 日早高 峰 小 时轨 道 交 通 线 网 断面 流 量 分布 00 Fg2 Dir uino it nip seg r ou s uigmonn ekh u f ek a e igi 2 i. s i t falr s asn e v lme r rigpa or w ed yi B in 0 tb o r a t d n oa n j n 1 0
新 的特 点。例如 ,线 网层 面涉及客 流总规模 、分 布特 征 ;线路层 面涉及各 线路 的客 流规模 、最大
局 等 方 面 归纳 轨 道 交通 线路 及 线 网客 流成 长 的一般
规律。
Ab ta t: F cn t e h n e o a s n e o u sr c a i g h c a g s f p s e g r v l me s a d d srb t n c u e y t e r p d d v lpme t r a n i ti u i a s d b h a i e e o o n b n u r i r n i,i i e e s r o su y t e c a a trs i s a l a st t s n c s a y t t d h h r ce it t c a d i c e sn r n fp s e g r f ws o e a l r n i n n r a i g te d o a s n e o v r r i ta st l newo k Ba e n t e I c r a a o t i e r m i t r . s d o h C a d d t b a n d f o Be —
性越 明显。
线 网断面流量 分布 ,各 线路双 向客流最 大断面位

城市轨道交通客流预测方法

城市轨道交通客流预测方法
图5西安地铁3号线线位
客流预测及结果分析
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。根据高峰小时的工作和上学出行现状OD量,标定了模型参数,见表1。
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。
=
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
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。

城市轨道交通车站客流风险状态预测方法

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。

城市轨道交通线网规划与客流预测

城市轨道交通线网规划与客流预测

都市快轨交通・第20卷第1期2007年2月快轨论坛 U RBAN RAP I D RA I L TRANSI T 城市轨道交通线网规划与客流预测沈景炎(北京城建设计研究总院 北京 100037)摘 要 结合实际应用,对各阶段客流预测的年限、目标、内容和分析思维,以及对客流预测成果的控制性评判方法进行研究与探讨,在指导运营组织设计方面提供新的思路。

关键词 城市轨道交通 线网规划 客流预测 总量控制随着城市经济快速发展,在特大城市中建设轨道交通是必然趋势。

近年来,我国各大城市的轨道交通进入了加快发展阶段,尤其是北京、上海、广州等特大城市,轨道交通已进入网络化建设时期,全面铺开建设。

在加快发展同时,却面临三大困惑。

(1)如何控制建设用地。

目前,工程实施越来越困难,主要是建设用地困难、施工组织困难、房屋拆迁困难,因此轨道交通线网规划必须做到“画在纸上,落到地上”,必须做好超前性的建设用地控制规划。

(2)如何把握建设规模。

就是对线网规划建设目标的落实,包括工程规模、运营规模、效益规模,均与客流预测有关,也就是要关注轨道交通的可持续发展。

(3)如何把握客流预测的可信度。

预测数据是建设规模的依据和支撑,需合理应用,对建设规模、运营成本与客流效益全面分析。

本文从轨道交通的规划、建设、运营等方面与客流数据的关系入手,探讨对客流预测可信度的把握,从而更好地为轨道交通的规划、建设和运营服务。

1 线网规划的四大支撑近年来,对城市轨道交通线网规划的认识在建设与运营中不断深化,尤其是进入网络化建设时期,对线收稿日期:2006-10-11 修回日期:2006-12-18作者简介:沈景炎,男,原副院长,教授级高工。

网规划重要性的认识更加深刻。

诸多城市线网规划积累的经验说明,做好线网规划必须有四大支撑。

(1)城市规划:城市规划是线网规划的依据和归宿,因此线网规划的原则必须是依据总体规划、支持总体规划、超前总体规划、回归总体规划。

(精选)城市轨道交通客流预测

(精选)城市轨道交通客流预测

轨道交通系统规划与设置中需要做 三次重要的客流预测:
2.线路可行性研究阶段
1.线网规划阶段
2
3.项目总体 设计阶段
3
1
全网客流估算
全网分担率
拟建线路 分年度 客流预测
各站点客流详 细规划
分线需求规模 量级
4
线网规划阶段预测--以北京城市轨道规划为例
到2015年:
建成“三环、四横、五纵、 七放射”,总长561公里的轨 道交通网络的宏伟蓝图
7
南京地铁1号线
8
9
轨道交通客流预测特点
城市轨道交通同时具有铁路运输与城市交通的某些 特点 但又不同于铁路运输与城市交通
铁路运输特点? 1.通道运输,需求规模较大 2.大容量交通(成列大容量)
城市交通特点? 1.高峰期特征
2.网络特征----出行效率决定与更多环节
10
11
轨道交通客流预测特点
城市轨道交通客流预测
前言
“是否需要加快发展,首要条件就是要进
行客流预测:到底客流量有多大?需不需要 修建地铁?建地铁还是建轻轨?”
----施仲衡院士
“客流预测工作非常艰巨、复杂、漫长、枯 燥,且(在城市快速发展的时代条件下)处 在剧烈的变动期”
---北京交通发展研究中心主任,郭继孚
2
了解:城市轨道交通客流 预测的特点
22
交通客流分配
目的:预测客流出行方式和交通网络上的流量。
将前一步交通方式划分得到的各个交通小区之间 的轨道交通量分配到未来的待选轨道交通路网方 案上去,以求路网中各轨道交通线路所承担的客 流量。
从而得到特定轨道交通路网规划方案的各站点乘 降量、断面客流量、站间OD等指标,为确定轨道 交通路网规划方案依据.

北京地铁5号线运营对轨道交通客流预测的启示

北京地铁5号线运营对轨道交通客流预测的启示
2006 2005 2005 2007 2005 2005 2007 2008 2003 2006
预测客
流 /万乘 次 /日
误差 /%
94
16. 10
52
6. 10
115 338. 90
35 536. 40 37. 3 210. 80
27 440. 00
76. 7 82. 60
47. 4 163. 30
( 3) 对地面公共汽车的 设定过于理 想化。表现 为 实际运营后, 地面公交实际和轨 道交通相 互竞争, 与 预 测时相互补充的定位不一致。这 种问题也可 以归结 为 在设定轨道交通和地面交通的 相互关系参 数时出现 了 偏差。
( 4) 实际运营达不到预 测时的设定 间隔。这种 问 题归结为预测中运营参数设定出现了偏差。
47. 6 107. 00
12. 7 370. 40
预测 年份
2004 1998 1998 2000 1999 1996 1990 1999 1998 2001
对于城市轨道 交通从 无到 有的城 市或 区域 ( 如郊 区 ) , 城市轨道 交通客 流预 测的精 确度 相对 较差, 上海 第 1条郊区 线路 ) ) ) 5号线的实 际客流 只有预测 客流 的 1 / 7, 北京八通线的实际客流则不到预 测客流的 1 /5, 南京地铁 1号 线、深 圳地 铁一 期工 程的 实际 客流 也不 到预测客流的一半。
在客流预测时, 可以从需求进 行预测, 但 是由于 价 格对客流的影响 大小 难以 确定, 难以 对票 价的 影响 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 探索经验。香港 地铁 票价 的绝 对值 高于 内地 城市, 但 其相对值 (占居民收 入水平 的比 例 ) 低 于内地 城市, 因 此地铁对客流的吸引力强。墨西 哥城的地铁 采用了 低 廉的票价, 因此客流强度很高。

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

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引言随着城市化进程的不断加速,城市人口的持续增长导致了城市交通拥堵问题的日益严重。

在这一背景下,城市轨道交通系统作为一种高效、快速、环保的交通工具,受到了越来越多城市的重视和投资。

然而,在现代化城市轨道交通系统中,面临着如何合理规划车站位置、如何预测并优化客流管理等问题。

因此,城市轨道交通客流预测与分析显得尤为重要。

本文将介绍城市轨道交通客流预测与分析的技术方法和应用。

首先,我们将介绍城市轨道交通客流预测的意义和目标。

然后,我们将介绍一些常用的客流预测模型,包括时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。

接着,我们将讨论城市轨道交通客流分析的方法和技术。

最后,我们将通过实例分析展示这些技术方法的应用。

城市轨道交通客流预测的意义和目标城市轨道交通客流预测是指根据历史数据和相关特征,利用数学、统计和机器学习等方法,对未来一段时间内的客流量进行预测。

它的意义在于帮助城市轨道交通系统能够更好地进行规划和管理,提高客流运营的效率和质量。

其主要目标包括:1.提高车站和线路的规划能力:通过客流预测,可以帮助决策者更准确地评估不同车站和线路的需求,从而优化设计和规划方案。

2.优化列车运行计划:通过客流预测,可以合理安排列车的运行频率和时刻表,提高整个轨道交通网络的运行效率。

3.优化客流管理和调度:通过客流预测,可以根据实际需求进行客流调度,提供更好的服务和满足乘客的出行需求。

4.提高安全和应急管理能力:通过客流预测,可以更好地评估不同情况下的安全和应急管理需求,为应急决策提供依据。

常用的客流预测模型时间序列模型时间序列模型是一种常用的客流预测模型,它基于历史数据中的时间序列关系,利用统计和计量方法进行预测。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和VAR模型等。

ARIMA模型(自回归移动平均模型)是一种广泛应用于时序数据预测的模型。

它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性,通过拟合历史数据来预测未来的客流量。

城市轨道交通客流的调查、预测与分析

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。

浅析城市轨道交通线路设计要点

浅析城市轨道交通线路设计要点

浅析城市轨道交通线路设计要点发表时间:2015-03-11T11:24:11.087Z 来源:《工程管理前沿》2015年第3期供稿作者:潘学英[导读] 城市总体规划滞后,交通规划、轨道交通的路网规划处于一种不稳定状态、滞后或空白状态。

潘学英北京城建设计发展集团股份有限公司北京 100037摘要:轨道交通是一项具有多学科、综合性、接口复杂的工程项目,作为城市的百年工程,对城市外围组团发展和城市内部总体规划的推动具有极其重要的作用。

轨道交通的线路选线工作是地铁设计的“龙头”,具有牵涉面广、复杂性强、劳动强度大、责任重大等特点,应做到宏观控制,微观分析,分层规划,可持续发展。

本文主要概述了我国轨道交通建设情况,针对设计要点,从多个角度对轨道交通的设计进行了探讨。

关键词:轨道交通;线路;设计;要点引言:作为城市公共客运体系的骨干和城市最大规模的基础设施项目,城市轨道交通的建设不但决定了城市公共交通发展的水平和方向,而且对城市经济、城市结构和规划发展方向均产生了巨大而深远的影响。

由于我国绝大多数城市处于一种超常规发展阶段,城市总体规划滞后,交通规划、轨道交通的路网规划处于一种不稳定状态、滞后或空白状态。

1.建设现状综观我国城市轨道交通建设史,从1965年北京地铁一期工程开工,到目前全国多个城市多条线的同步建设,风雨近四十年,已开通城市轨道交通的有北京、上海、天津、广州、长春、大连十九座城市87条线,线路总长共计约2539公里(含现代有轨电车),除北京地铁一号线和环线近40公里外,其余都是九十年代后修建的。

进入新世纪以来,发展态势更为迅猛,全国48个百万人口以上的大城市中已有30多座城市开展了城市轨道交通的前期工作,截至2014年末,全国城市轨交运营里程将超过3100公里,提前一年实现“十二五”规划的3000公里运营里程目标。

预计2015年全国将有40个城市建设轨道交通,总在建里程近4000公里。

2.设计注意事项2.1重视基础资料的收集和分析,主要包括沿线地块规划、道路红线、管线(尤其是等级高、埋深深、影响大的电力隧道等)、文物及相关保护要求、其他控制性建构筑物等。

谈地铁客流需求预测方法

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。

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ICS 03.220.20 R 85 备案号:30562-2011
DB11
北京市地方标准
DB11/T 786—2011
城市轨道交通线路客流预测规范
Specification of line passenger flow forecasting for urban rail transit
2011 - 04 - 28 发布
7
DB11/T 786—2011
2011 - 08 - 01 实施
北京市质量技术监督局 发 布
DB11/T 786—2011
目次
前言 ................................................................................ II 1 范围 .............................................................................. 1 2 规范性引用文件 .................................................................... 1 3 术语 .............................................................................. 1 4 一般规定 .......................................................................... 2 5 客流预测依据 ...................................................................... 3 6 客流预测方法 ...................................................................... 4 7 客流预测内容 ...................................................................... 4 8 敏感性分析 ........................................................................ 4 9 报告编制要求 ...................................................................... 5 附录A(资料性附录) 客流指标表现形式示例 ............................................ 6 附录B(资料性附录) 客流预测报告编制大纲示例 ....................................... 11 参考文献 ............................................................................ 13
5.3 相关交通调查资料
相关交通调查资料应包括但不限于: a) 居民出行调查; b) 沿线公交客流走廊客流量及主要断面客流量; c) 既有轨道交通线路客流数据; d) 途经的新城与中心城区分交通方式的交换量; e) 途经的对外交通枢纽的到发客运量。
3
DB11/T 786—2011 6 客流预测方法
GB 50157 地铁设计规范
3 术语
下列术语和定义适用于本标准。 3.1
客流预测 passenger flow forecasting 在一定的经济社会、人口、土地使用以及交通发展等条件下,利用交通需求预测模型等技术手段, 预测各目标年城市轨道交通线路客流量、断面客流量、站点客流量、站间OD、平均运距等反映城市轨 道交通客流特征的过程。 3.2 线路客流量 line passenger flow 单位时间内,线路的总乘车人次,由本线进站量和换乘进站量两部分组成,包括线路小时客流量、 日客流量、年客流量等。 3.3 线网客流量 network passenger flow 单位时间内,城市轨道交通线网中各线客流量之和,包括小时线网客流量、日线网客流量、年线网 客流量等。 3.4 线路客流强度 line passenger flow intensity
图 A.1 XX 线 XX 期分方向乘降量示意图示例
图 A.2 XX 线 XX 期不分方向乘降量示意图示例
6
DB11/T 786—2011 图 A.3 XX 线各预测目标年不分方向乘降量示意图示例
图 A.4 XX 线 XX 期断面客流量表现形式示例 图 A.5 XX 线 XX 期区域交换量分析示意图示例
5.2 基础资料
基础资料应包括但不限于: a) 各预测目标年全市域总人口规模、总就业岗位规模、机动车保有量规模; b) 城市发展水平和经济发展水平; c) 客流吸引范围内的居住人口数和就业岗位数,市区线路宜为车站周边 1km 半径范围内,郊区线
路宜为车站周边 2km 半径范围内; d) 各预测目标年限所采纳的公交票制与票价方案; e) 与其他交通方式接驳的规划; f) 线路主要设计资料:站位图、站间距离、各预测目标年限服务水平参数; g) 线网规划阶段的客流预测成果。
本资料性附录给出了客流指标的表现形式,图 A.1 至图 A.6 分别是 XX 线 XX 期分方向乘降量示意图 示例、XX 线 XX 期不分方向乘降量示意图示例、XX 线各预测目标年不分方向乘降量示意图示例、XX 线 XX 期断面客流量表现形式示例、XX 线 XX 期区域交换量分析示意图示例和 XX 线 XX 车站分象限换乘量图 示例(两线换乘)。表 A.1 至表 A.4 分别是 XX 线 XX 期区域 OD 分析表示例、XX 线 XX 期区域交换量表示 例、XX 线客流预测总体指标汇总表示例和 XX 线各预测目标年换乘量表示例。
2
DB11/T 786—2011
c) 车站设置发生了变化; d) 计划开通时间变动 3 年及以上。
4.3 客流预测阶段
工程初步设计阶段的客流预测应在工程可行性研究阶段的客流预测基础上,依据设计单位提供的设 计方案进行。
5 客流预测依据
5.1 规划及政策依据
客流预测应以城市上位规划及相关交通政策类文件为依据,包括但不限于: a) 城市总体规划; b) 国民经济和社会发展规划; c) 土地利用总体规划; d) 城市综合交通规划; e) 城市分区控制性详细规划; f) 城市轨道交通沿线土地利用规划; g) 城市轨道交通远景线网规划; h) 城市轨道交通建设规划; i) 城市公共交通线网规划; j) 城市交通政策的相关文件。
4 一般规定
4.1 客流预测年限 客流预测目标年限应分开通期、初期、近期、远期四期,开通期按建成通车后当年,其余三期与工
程设计年限相一致,工程设计年限参见GB 50157。 4.2 客流预测结果的适用性
如发生以下情形之一,应重新进行客流预测: a) 沿线土地利用规划进行了重大修编调整; b) 与城市轨道交通其它线路换乘方案发生了变化;
7.2 工程初步设计阶段客流预测内容 工程初步设计阶段客流预测应在工程可行性研究阶段的各项客流指标基础上,增加全日和高峰小时
各车站出入口分方向客流量。
8 敏感性分析
8.1 客流预测应针对初期和远期选取不同敏感性因素,对客流指标进行敏感性分析。初期宜选取轨道 交通票价水平的变化、常规公交与轨道交通的衔接以及轨道交通运营服务水平等因素,远期宜选取土地 利用、轨道交通线路建设进程等因素。 8.2 敏感性分析应给出初期和远期全日客流量、高峰小时单向最大断面客流量出现区间位置及其波动 范围。 8.3 敏感性分析应分初期和远期对全市人口规模的增长变化趋势进行分析,给出全市人口规模变化对 客流的影响6—2011 客流预测报告宜涵盖线路规划方案、客流预测技术路线、城市总体发展现状及规划、城市交通现状 及规划、基本假设条件、客流预测内容及敏感性分析等,敏感性分析的要求见第8章。 客流预测报告编制大纲示例参见附录B。
5
DB11/T 786—2011
AA
附录A (资料性附录) 客流指标表现形式示例
6.1 客流预测应以城市交通需求预测模型为主要技术手段进行。 6.2 城市交通需求预测模型的建立应根据第 5 章的依据资料,采集并确定路网(包括城市道路网络、 公交网络、轨道网络)、土地使用、人口及居民出行特征等数据。 6.3 城市交通需求预测模型的建立及参数标定应使用近 5 年的交通调查数据。 6.4 城市交通需求预测模型应结合已运营轨道交通线路的运行特征,确定相关预测参数。 6.5 城市交通需求预测模型预测的初步结果应进行校核。
I
DB11/T 786—2011
前言
本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准由北京市交通委员会提出并归口。 本标准由北京市交通委员会组织实施。 本标准起草单位:北京交通发展研究中心。 本标准主要起草人:郭继孚、孙壮志、温慧敏、刘剑锋、孙福亮、刘新华、陈锋、王静
II
DB11/T 786—2011
城市轨道交通线路客流预测规范
1 范围
本标准规定了城市轨道交通线路客流预测的依据、预测方法、预测内容、敏感性分析及报告编制要 求。
本标准适用于工程可行性研究、工程初步设计阶段的城市轨道交通客流预测工作,线网规划、技术 改造、重大活动等专项客流预测工作可参照使用。
2 规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
7 客流预测内容
7.1 工程可行性研究阶段客流预测内容 工程可行性研究阶段客流预测的内容应包括: a) 各预测目标年限全市域(或中心城)范围的居民总体出行特征:总出行量、出行率、出行结构、 居民全方式出行量及距离分布特征等; b) 各预测目标年限线网客流量、线网平均乘距、各线路全日及高峰小时客流量; c) 全线客流:全日和高峰小时客流量; d) 车站客流:全日和高峰小时的上、下车客流量及站间断面客流量; e) 分段客流:全日和高峰小时站间 OD 矩阵表、平均运距; f) 换乘客流:全日和高峰小时换入、换出总量,各换乘站全日、高峰小时分方向换乘客流量; g) 超常客流:特殊时间(如重要节假日等)、特殊地段(如大型文化体育场所、交通枢纽等)的 线路高峰小时最大断面客流量和所涉及车站高峰小时乘降量。 客流指标表现形式示例参见附录A。
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