基于误差融合模型的地铁车站客流监测方法研究

针对城市轨道交通拥堵问题和智慧地铁发展要求，提出了一种基于误差融合的城市轨道交通短时客流预测模型。采用灰色关联分析方法对客流关键影响因素进行识别，基于线性回归模型对车站客流进行预测，并进一步利用神经网络模型对预测误差进行修正，以广州地铁十八号线某站的进、出站客流数据为例进行案例研究。研究结果表明：与传统统计模型及单一的神经网络模型对比，基于误差融合的短时客流预测模型均方根误差分别降低了38.0%与29.6%，平均绝对误差分别降低了46.4%与35.1%，证明了该模型在短时客流预测方面的准确性、可靠性，为地铁车站客流监控提供了技术支撑。     

基于GWO-WNN模型的城市轨道交通短时进站客流预测

城市轨道交通短时进站客流具有较强的非线性与随机性。针对该问题,提出一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)与小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的城市轨道交通短时进站客流预测模型(GWO-WNN模型)。在构建小波神经网络的基础上,利用灰狼优化算法对初始权值和小波因子进行全局搜索寻优,有效避免了小波神经网络预测结果不稳定及极易陷入局部最小值的缺点。结合案例分析,将单纯WNN模型预测结果与GWO-WNN模型的预测结果比较分析,结果表明GWO-WNN模型相比单纯的WNN模型,在绝对误差和绝对误差百分比方面有极大的提升,均方根误差也可以佐证优化后的WNN模型预测精度更高。     

西安地铁2号线客流增长适应性的研究

西安地铁2号线自规划建设到运营期间,城市规划、线网规划、建设时序等相关因素均发生了较大变化,这些变化对西安地铁2号线的客流产生影响。阐述西安地铁2号线开通后客流变化情况,分析原运营方案及相关设备与新客流的适应性,并进一步提出优化运营组织方案,调整运营设备,调整车辆段、停车场规模等应对措施,为西安地铁2号线的安全运营提供保障,并为轨道交通线路建设提供参考。     

考虑步行影响范围的城市轨道交通客流需求预测

新建轨道交通车站无法根据历史数据进行客流预测，为了对新建车站的客流进行准确预测，研究从社会经济属性的角度探索城市轨道交通的客流需求。根据实际调查获得车站客流生成影响范围，并基于泰森多边形对影响范围的重叠区域进行重新划分。以路网距离为约束，建立考虑车站影响范围的地理加权回归模型，获取社会经济属性和接驳交通对于轨道交通客流生成的具体贡献度。西安市轨道交通数据的研究结果表明，步行、公交和公共自行车产生接驳客流的主要路网距离为800 m,230 m和300 m；平均每条公交线路数和每个公共自行车桩数分别产生16.368次和2.371次客流；人口密度、就业岗位密度和人均GDP与客流关系表现为三者每增加1%，客流量分别增加0.47%,0.53%和-0.21%。研究成果可用于确定西安市新建轨道交通车站位置和规模，并预测其相应的客流。     

上海地铁安全兼程二十年

上海地铁从1993年5月28日1号线南段通车试运行至今,已悄然走过了20个年头。从单线到“十”字,从“十字加环”到12条线交织成网,形成了总长439公里、287座车站、日客流超700万人次的世界级规模的城市轨道交通。20年来,上海地铁已累计运送乘客超过130亿人次,运营里程合计超过18亿万车公里。     

城市轨道交通相邻多车站动态协同限流研究

为应对城市轨道交通车站高峰期客流压力,限流已经成为常态应对措施,而经常采用的限流策略大多针对单个车站,缺少对相邻多个车站的协同考虑。基于客流在车站间的传播效应,以乘客总延误时间最小为目标,以站台及列车能力为约束条件,构建城市轨道交通相邻多车站协同限流决策模型,同时为实现实时动态控制,引入滚动时域控制方法,优化多车站动态协同限流流程。以北京地铁8号线为例,经过相邻若干车站运营数据进行限流策略计算。结果表明,该模型限流可以在不造成车站服务人数损失的同时,将乘客总延误时间降低21%。     

城市轨道交通列车编组方案研究

以深圳地铁5号线为例,根据客流预测,对A型车的2种列车编组方案,按照设计年度进行客流适应性分析和运营指标比较,并对各方面的影响进行分析,主要是扩编技术分析、客流风险分析、车辆购置费用分析、对屏蔽门系统的影响分析和对信号系统的影响分析.说明城市轨道交通列车编组方案应综合考虑各种因素,确定一个既符合实际客流需求,又有利于运营管理和车辆维护的方案.     

城市轨道交通车站旅客换乘效率评价模型研究

通过分析城市轨道交通车站换乘系统,从快速性、便捷性、舒适性和安全性方面构建城市轨道交通车站旅客换乘效率评价指标体系。运用灰色系统理论,建立基于综合灰色关联加权法的城市轨道交通车站换乘效率评价模型。以重庆轻轨2号线车站为例,计算了5个车站的换乘效率综合评价值并进行排序,认为该评价模型具有一定的可操作性和实用性。     

城市轨道交通客流预测结果分析

在大规模的城市轨道交通建设中，客流预测是先导。在介绍城市轨道交通客流一般预测结果与统计指标的基础上，阐述了城市轨道交通客流预测结果的状态分析，给出城市轨道交通客运量走势和客流时空分布特点。以成都市为例，分析了城市交通高峰时段出行结构，对常规公交和轨道交通在高峰时段的乘客吸引力差异进行了探讨。     

基于空间计量模型的城市土地利用对地铁客流影响研究

揭示城市土地利用与地铁客流的相互作用机理是实现地铁与城市区域功能一体化发展的基础。以北京市为例，将地铁车站之间的空间效应作为变量纳入回归方程，并用精细化的POI数据反映土地利用情况，构建基于空间计量模型的地铁车站出站客流与周边土地利用关系模型。计算结果表明：(1)空间计量模型对空间数据回归精度更高，其中，地理加权回归模型更能精确描述客流的空间异质性；(2)对工作日早高峰出站客流量有积极影响的因素按显著性排序为：写字楼=政府机构>科研教育>公司单位>金融；按单位用地类型增减对客流量的影响程度：政府机构>写字楼>金融>科研教育>公司单位；按影响车站数量：写字楼>公司单位>金融>科研教育=政府机构；(3)各类用地对车站客流的影响存在区位差异。     

考虑乘客服务水平的城市轨道交通平峰期节能运行图研究

为实现城市轨道交通的节能降耗，降低运营成本，提出基于平峰时段客流特征和行车组织特点的城市轨道交通平峰节能运行图优化模型。在平峰时段，通过压缩客流量较小车站的停站时间，将富余停站时间用于列车区间运行，在保证整体列车运行周期不变的同时，实现降低列车牵引能耗的目标。建立考虑乘客服务水平的城市轨道交通平峰期节能运行图优化模型，并设计遗传算法对模型进行求解。以深圳地铁7号线上行方向为例，结果表明上行方向区间牵引总能耗整体减少87.35 kW·h，节能效率达到19.44%。研究表明在不影响乘客正常乘降列车的情况下，提出的考虑乘客服务水平的平峰节能运行图模型调整列车区间运营时间，具有显著的节能减排效果。     

城市轨道交通“十字+同站台”换乘方案设计

以重庆轨道交通5号线、6号线和环线换乘的大型枢纽冉家坝站为例,探讨城市轨道交通换乘方案设计。通过客流分析确定车站规模,针对单岛四线和双岛四线2种换乘方案进行比选,推荐采用单岛四线换乘方案。在比选平行换乘的不同形式的基础上,提出"十字+同站台"组合换乘的总体方案设计,以及车站的流线组织、建筑布置和结构设计等,为旅客提供便捷的换乘条件。     

基于AHP-熵权-可拓云模型的城市轨道交通跨线运营效果评价

为客观全面评价城市轨道交通跨线运营效果,从客流匹配度、服务水平、运力衔接、运营管理4个层面构建了城市轨道交通跨线运营效果评价指标体系;提出了基于AHP-熵权-可拓云模型的城市轨道交通跨线运营效果评价模型,该模型采用AHP-熵权法对评价指标进行组合赋权,可避免单一赋权方法带来的不足,同时将正态云模型引入可拓理论进行评价,能有效刻画评价过程中评价指标等级的模糊性;最后,以广州地铁3号线与3北线、14号线与知识城线2条运营线路实测数据对所提模型进行验证。结果表明：3号线与3北线跨线运营效果中等,14号线与知识城线跨线运营效果良好,并且14号线与知识城线的跨线工程整体效果及水平比3号线与3北线跨线工程高,说明所提方法具有较好的可行性和适用性。     

广州地铁行车组织效率优化研究

在分析广州地铁线路的特点和客流规律的基础上,针对客流和运能不匹配的问题,广州市地下铁道总公司在具体实践中主要采取3项措施提高行车组织效率,即优化行车组织模式提升运能、优化列车停站时间提高行车效率、优化车站客流组织保障旅客乘车安全.并以广州地铁二、三号线为例,对这3项优化措施的具体实践进行分析论述.     

城市轨道交通网络客流控制方法研究

根据城市轨道交通形成网络具有客流量大规模增长、换乘线路间运能不匹配、客流控制难度大、换乘关系复杂、乘客吸引力强等客流组织特点,采用城市轨道交通网络客流控制办法,以及单线级和网络级客流联控模式的限流数值计算,以广州城市轨道交通的客流组织为例,通过对限流车站和限流数值的计算,提出客流控制方案。2010年广州亚运会期间各种控制方法的成功实施,有效发挥了城市轨道交通网络的优势。     

城市轨道交通列车能耗监测及节能方案研究

降低城市轨道交通列车能耗是当前城市轨道交通行业亟需解决的重要问题,而牵引能耗是城市轨道交通列车能耗的重要组成部分。在分析城市轨道交通列车牵引能耗影响因素及相应节能方案现状的基础上,结合城市轨道交通运营阶段节能方案和广州地铁?7?号线列车节能需求及车辆牵引供电系统的特性,提出以单列车节能为主、多列车节能为辅的列车能耗监测及节能方案,为广州地铁?7?号线运营阶段列车能耗监测和节能方案研究提供参考。     

北京复兴门地铁站换乘能力研究

北京复兴门站承担地铁1号线和2号线客流的换乘任务,在客流高峰时期车站换乘能力相当紧张。通过大量实地调研标定仿真参数,采用客流组织仿真技术手段,对复兴门站进行了多种客流工况的仿真评估。研究结果表明,复兴门站的换乘系统最高能够承受既有早高峰客流的1.3倍客流量,并且在局部区域要采取人工引导,以保证满足舒适、安全的客流容量。     

基于空间双重差分模型的城市轨道交通开通对住宅价格影响的空间差异分析

利用网络爬虫技术获取面板房价数据，根据所处区位和属性，将住宅区分为市区、郊区、高档小区、一般小区、距站点500 m以内、距站点500～1 000 m之间6类住宅。以南京地铁4号线为处理组，地铁7号线为控制组，分别建立空间双重差分模型，量化分析城市轨道交通的开通对差异化住宅价格产生的影响。空间因素影响结果表明，地铁4号线的开通会使沿线站点1 000 m范围内的房价平均上升1.16%；对沿线市区住宅价格影响低于郊区住宅；对沿线一般住宅小区价格增值影响约是高档住宅小区的2倍；对距站点500 m以内住宅价格增值影响略小于距站点500～1 000 m住宅。特征模型结果表明，市区住宅及高档住宅小区在噪音多、道路拥挤且教育资源不匹配的情况下会导致住宅价格下降；距离商场较近对高档住宅小区有显著的负面影响，而对一般住宅小区有显著的正面影响。     

可变编组动车组短期不同席别客流预测研究

针对高速铁路短期不同席别客流做出准确预测,可以提高不同席别客流与动车组编组之间的匹配程度,尽可能做到按需按流配车,实现经济和社会效益最大化。运用熵值法、变异系数法及BP神经网络的组合方法,构建可变编组动车组短期不同席别客流预测模型。该模型以BP神经网络算法为主,通过对往年高速铁路不同线路客流数据进行分析处理,辅以熵值法和变异系数法去除影响高速铁路不同线路席别客流数据的基础因素和随机因素,采用获得的影响系数对BP神经网络运算数据进行修正,以实现短期不同席别客流需求的预测。案例分析表明,该模型在短期不同席别客流预测上具有良好的精确度。     

基于DEMATEL和ISM融合的城市轨道交通车站运营安全评价方法研究

为完善城市轨道交通运营安全预警及应急保障体系,利用决策试验和评价实验室法(DEMATEL)及解释结构模型(ISM)各自的优势,研究构建城市轨道交通车站运营安全评价方法。根据运营事故统计分析,从员工素质、客流特征、设备设施、安全管理和外部环境5个方面建立了22个因素构成的初始影响因素集,按照ISM划分层级结构步骤进行各因素的层级结构划分,从而确定评价指标体系,通过DEMATEL法对各影响因素的中心度进行分析确定各评价指标的权重,最后以某地铁线路车站为例进行应用。结果表明,该方法能够筛选出城市轨道交通车站运营安全评价关键指标,具有较好的应用价值。