BRT快速公交客流量分析

BRT 流量分析摘要论文编号：快速公交系统（Bus Rapid Transit）简称BRT ，是一种介于快速轨道交通（Rapid Rail Transit，简称RRT）与常规公交（Normal Bus Transit，简称NBT）之间的新型公共客运系统，是一种中运量交通方式，通常也被人称作“地面上的地铁”。

它是利用现代化公交技术配合智能交通和运营管理（集成调度系统），开辟公交专用道路和建造新式公交车站，实现轨道交通模式的运营服务，达到轻轨服务水准的一种独特的城市客运系统。

本文研究目的是通过对数据进行剥离逐步分析，根据各个阶段性数据的分布，进行线性＆非线性拟合，探究出该地区全年的各阶段客流量分别与或多个不同因素的关系。

同时总结出一套有效、可行的快速公交系统客流预测方法，为BRT的安全管理研究提供数据依据和理论保障。

针对问题一，客流量与自然因素相关性分析，将客流量数据（处理后的数据，处理过程在文中有详细说明）分别与各个因素结合，利用matlab软件进行线性回归分析，并判断二者是否具有相关性，在相关的前提下是否具有线性相关，并得出结论。

针对问题二，将节假日与周末的有关数据单独抽离原始表格，计算客流量与其相关系数的协方差系数，根据协方差系数的性质，判断相关性程度进而判断其对客流量的影响程度。

针对为题三、四，对以上所计算出的数据进行整理，分析，归纳；并从实际角度出发，为该城市BRT未来发展提出符合实际，切实可行的建议。

关键词：快速公交系统（BRT）客流量相关因素相关性分析客流量预测方法多项式Logistic模型一、问题重述快速公交系统（Bus Rapid Transit）简称BRT，是一种介于快速轨道交通（Rapid Rail Transit，简称RRT）与常规公交（Normal Bus Transit，简称NBT）之间的新型公共客运系统，是一种中运量交通方式，通常也被人称作“地面上的地铁”。

它是利用现代化公交技术配合智能交通和运营管理（集成调度系统），开辟公交专用道路和建造新式公交车站，实现轨道交通模式的运营服务，达到轻轨服务水准的一种独特的城市客运系统。

附件为某城市BRT-1号线刚开通时的流量统计及对应的天气情况，请对全年数据进行客流量多尺度时间特征分析，并回答以下问题：1、客流量和温度、天气、风速的相关性分析。

2、客流量和假日经济相关性分析，并分析温度、天气、风速对其影响程度，找出最适合出行的气象状况。

3、对客流量进行多尺度分析，并进行周期流量预测，从应对安全管理角度提出合理化建议。

4、从你的研究角度提出更多的思考，向有关部门写一封建议书。

二、符号说明及名词定义三、基本假设1、假设一年内，该地区工作日的人口迁入迁出不足以影响到本文所研究的各项指标。

2、两年内，人口基数基本保持一致（不考虑医学的快速发展）。

3、假设各交通系统在一年内的服务质量均为良好且保持不变。

4、假设一年内，各交通系统并未出现重大问题从而影响其他交通方式的客流量。

四、问题分析4.0背景分析目前，我国快速公交的发展尚处于初级阶段，因此，对于大数据研究，归纳分析能够很好地帮助我国健康发展快速公交体系。

目前，国内对快速公交系统的认识已逐步得到统一，并将快速公交系统视为提供高效服务的“绿色交通”系统和缓解城市交通供需矛盾的有效手段。

4.1问题一分析根据附件中的数据，本文以客流量为主体，分别探究天气，温度，风速对其影响，由于客流量与人们的所处的社会环境息息相关，由表中数据可知，假期1的客流量明显高于同期工作日的客流量，因此将假期的客流量以及相关信息与工作日的客流量以及相关信息同步分离，分别对其进行分析以得到更精确的结果。

同时我们还知道，新线路的知名度会随时间而按照一定规律提升，这无疑会影响到实验结果，因此本文将对数据进行第一步处理，即“去普及度处理”，以控制单一变量。

4.2问题二分析将工作日客流量概况与节假日客流量进行比较，以探讨客流量和假日经济相性。

利用概率学知识，计算出二者的相关系数，以判断假日（经济）对客流量的影响程度同时将自然因素量化，并计算其相关系数进而探讨其对客流量的影响程度。

而最适出行气象状况，可依据数据，对出行人口，温度等因素进行评估并预测出最佳出行条件。

4.3问题三、四分析从多个方面入手，对客流量进行分析，总结出周期性规律，利用Logistic模型估计出对应时间的客流量估计值。

例如，若在某一段时间内，客流量较多，而BRT线路以及车辆统筹不完善，则会发生拥挤，等待时间过程等一系列问题，因此我们应利用数据进行必要的统计分析以及预测，从而提出切合实际，有助于BRT发展的合理性建议。

五、模型建立及求解5.1针对问题一进行建模求解由问题分析可知，这属于多信息变量的统计描述模型，该问题主要是对客流量的影响因素进行统计，其方法是统计每日客流量时同时记录该天的天气，温度，风力等数据。

据此，我们进行一下分析：该市BRT刚开通不久，在当地居民中尚未普及，在一年的运营过程中，随着知名度的不断提升，越来越多人选择乘BRT出行。

应先去除应普及度越来越高而增加的客流量，才能更加准确的研究其他因数对客流量的影响。

为了减少人口流动对普及度的影响，我们仅研究工作日的年客流量变化量，特此说明，因为有相当一部分人会选择在法定节假日的前一天出发旅行，使那时的客流量有较大幅度增加，且根据我国的放假规律，所有的法定节假日都是工作日，所以本文所提的工作日皆不包含非法定节假前一天。

2全年原客流量图根据《全年原客流量图》，对此曲线的分析，我们借鉴微生物生长曲线的方法，将其分为：缓慢期，对数期，稳定期。

1. 缓慢期：BRT 刚开通时，很多人仍然会选择原先的出行方式，拒绝这种新型的出行方式。

2. 对数期：BRT 趋完善，较为方便快捷，越来越多人选择这种方式出行。

3. 稳定期：受到人口等因数，人们已经基本适应乘坐新出的交通工具。

我们利用阻滞式增长模型X(t)=X m 1+(X m X 0−1)e −rt 对其进行拟合得X(t)=45000001+(3114)e −0.002316t （X m =450000,X 0=140000,r =0.002316），从而得到了一年内因普及度提高而增加的客流量∆X =45000001+(3114)e −0.002316t −140000下文所指客流量是排除了这一主要因数之后所剩的客流量,此时我们就能对风速,温度,天气等其他因数进行研究。

5.1.1风速全年纯微风天数334天，占全年总天数的91.51%。

且最高风级不超过5级。

据《蒲福风级表》对陆地情况的描述，我们有理由相信，该城市的风速变化较小且处于较低水平，对人出行的意愿几乎无影响。

在这个前提下，我们认为关于高风速数据属于气象学中的正常现象，偶然性误差太大，不足以进行与客流量的相关性分析。

3度相关；当0.3≤︱ρ︱<0.5时，视为低度相关；当︱ρ︱<0.3时，说明两个变量之间的相关程度极弱。

无论是何种情况，｜ρ｜<0.3。

说明日平均温度、温差和客流量的相关程度极低，不是影响客流量的主要原因。

不同时间分类，日平均温度、温差对客流量的影响差别也十分大。

1.纵向对比（｜ρ1.2｜>>｜ρ1.3｜>｜ρ1.1｜，｜ρ2.2｜>>｜ρ2.3｜>｜ρ2.1｜）无论是日平均温度还是温差对客流的影响都是正常周末远多于其余两者，法定节假日及其前一天又大于工作日。

这是因为人们正常周末出行的自主选择性最强，人们可根据温度选择自己是否出行和出行方式；而在法定节假日及其前一天的时候，只有还留在当地的居民有自主选择权，而原道而来的游客即使遇到不好的天气也会选择继续出行；至于工作日时，无论是什么样的天气，人们日常工作、4生活所必需的出行不会有太大的变化。

2.横向对比（｜ρ1.1｜>｜ρ2.1｜, ｜ρ1.2｜≈｜ρ2.2｜, ｜ρ1.3｜>｜ρ2.3｜）根据《全年温度变化图》，当地年春秋两季有明显的回暖的迹象，全年温度呈三重波峰，温度变化较快。

人们经过长年的适应，对温差变化较为适应。

5.1.3天气我们将天气分为五大类，分别为无障碍天气，雾霾天气，雪天，雨雪天气，5可知，该城市不良天气主要为雨天，应将其作为主要研究对象。

得到以下结论：工作日时，⎺Z1,1≈⎺Z1,1。

正常周末时，⎺Z2,1>⎺Z2,2。

法定节假日，⎺Z3,1>⎺Z3,2,且变化较正常周末更为明显。

不良天气会降低BRT客流量。

工作日时，人们进行的日常生活、工作所必需的出行不会有太大变化；正常周末时，人们会避免在不良天气出行，对客流量有所影响；而法定节假日及其前一天，不良的天气会减少外地人前来游玩，增强当地人离开该市的想法，即使留下的人也会减少出行，所以不良天气对客流量影响较大。

5.2针对问题二进行建模求解假日经济的相关因数与最适合出行的气象状况5.2.1假日经济与客流量相关性假日客流对比图在考虑到法定节假日前一天和法定节假日最后一天人口的双向性流动，我们认为⎺Y2≈⎺Y3>⎺Y1。

由此可见，法定节假日对客流量的影响与正常周末对客流量的影响相当，该城市不是旅游城市。

假日经济对客流量有正面刺激。

根据《假日客流对比图》可知：6正常周末。

客流量稳定。

法定节假日及其前一天。

客流量波动较大，主要原因是春节期间，人们在家陪伴家人，减少在外出行。

5.2.2温度、天气、风速对客流量的影响程度之前我们已经对这个问题进行探究，在这里只做简单的归纳。

5.2.2.a风速。

因该城市全年的风速变化较小且处于较低水平，不影响人们的出行意愿，对客流量几乎无影响。

5.2.2.b温度。

无论是日平均温度还是温差对客流的影响都是正常周末远多于其余两者，法定节假日及其前一天又大于工作日。

日平均温度对客流量的影响会大于温差造成的影响。

5.2.2.c天气正常周末时，不良天气对客流量有所影响；而法定节假日及其前一天，不良天气对客流量影响较大。

5.2.3最适合出行气象。

在微风，温差小的气象出行是最好的。

因为这两个因数与客流量的相关度极小，选择这样的气象出行，既能感到身体适应，又不会有特别多出行的人。

5.3周期性客流量预测与安全管理性建议5.3.1周期性客流预测前三者略多，周五、周日客流量相当且较多，周六达到顶峰。

据此，我们能预测周期性客流量。

5.3.2安全管理建议影响安全的主要因数有以下两点5.3.2.a天气7降雨天数分布图在不利于出行的天气中，雨天占了83.33%，而且当地人工作日时不会因为降雨而减少，将其列为为主要考虑对象。

根据《降雨天数分布图》显示，该市降雨主要集中7月，8月以及12月。

所以这3个月的工作日应额外注意雨水天气带来的危险。

5.3.2.b 客流量在节假日时，客流量会比平时高出许多，个别时候（如元旦前夕）会井喷式增长，可能造成拥挤，甚至踩踏，此时应加派人手引导游客。