基于改进LSTM模型的铁路客运站客流预测研究

准确地预测旅客到达数量有助于缓解铁路客运站运营压力。为实现铁路客运站客流量预测,以铁路客站进站闸机数据为研究对象,分析不同时间维度下铁路客运站客流的时间分布特征,采用层次聚类算法和阈值聚类算法综合对客流量进行聚类分析。针对传统LSTM模型输入数据分割尺度较大导致网络层数深度不够的问题,构建了改进型LSTM客流预测模型。以北京西站实际客流数据进行方法验证,并将预测结果与其他传统预测模型进行比对分析。结果表明：改进LSTM客流模型有较好的预测结果,比其他传统预测模型预测精度高,预测指标中平均绝对误差(MAE)低10%。说明该方法能较好地刻画客流的时间相关性,深度挖掘客流变化的内在机理,预测性能有明显提升。     

城市非建成区公共停车场规划理论与实践

<正>停车问题一直是阻碍城市高质量发展的一个重要因素,对居民生活的幸福指数影响较大,受到市民的高度关注。而公共停车场作为停车供应的一种形式,通常因为建设成本过高、收益有限等原因而推进困难,尤其是土地成本增加,拆迁建设费用提高的问题。另一方面,在规划过程中通常只明确地块的用地性质,但并不知道或者不确定所规划的地块到底要建成何种形式（如商业设施中是建成综合性商场、专业商场、高档、中低档等）,因此,规划的公共停车场不一定能很好地服务于地块停车需求。     

中心城区公共停车场建设规划研究——以武汉市汉阳区为例

随着社会经济的发展,我国众多城市机动车保有量迅速增加,停车问题日益凸显.在武汉市"主城为核心,多中心,网络化,多节点"空间格局背景下,积极推动中心城区公共停车场建设规划,对破解城市"停车难"问题有重要意义.据2018年6月统计,武汉中心城区停车需求240万个,总供给停车泊位仅206.4万个,总缺口33.6万个,其中汉阳区停车缺口数量约为3.14万个.针对汉阳区停车缺口问题,加快停车场建设,加强智慧停车建设,通过科学规划、品质设计、多渠道建设、法制和政策保障等方式,实现停车供给结构日趋合理是非常有必要的.处理好停车设施的供需关系也是实现城市动态交通畅达运行的重要保障,对城市交通出行模式将产生深远影响.     

基于非集计MNL模型的城际铁路需求预测

在分析城际铁路客流预测常用方法的基础上,提出有效反映个人出行特征的城际铁路需求预测模型——非集计MNL模型。采用行为调查/意向调查(RP/SP)的出行调查数据对该模型的参数进行标定,并实现模型求解。以成渝通道为例,依据模型参数估计和客运量预测,探讨该预测方法的可操作性,根据个人的出行行为特征进行较为合理的出行预测。     

铁路站场工程数量自动化计算的研究

为实现铁路站场工程数量的自动化计算,利用AUTOCAD的二次开发技术,对铁路站场平面图进行自动化识别,并建立一系列数学模型,实现了对站场工程数量计算的自动化。论述了系统的安全性和扩展性,以及与勘察设计一体化的接口,通过实际试用,取得了良好的使用效果。     

铁路退票险费率计算模型构建研究

旅客在办理退票业务时铁路收取阶梯退票费,所退票额可能无法再次售出,对旅客和铁路双方都存在潜在风险。铁路退票险是一种较好的保险服务,能够分担旅客退票和铁路客运资源在合同约定履行期间内的违约风险,创新客运主营业务服务。借鉴交通运输行业的非寿险费率计算方法,构建铁路退票险费率计算模型。通过分析退票业务,识别退票险影响因素,计算退票险费率,进行退票险知识库闭环管理,研究结果表明依据广义线性模型方法计算的纯保费与传统法差别不大,但可以节省较多的时间,因而使用广义线性模型方法计算铁路退票险费率更为合理有效,有助于加快铁路退票险费率的出台。     

铁路客运中转径路计算模型研究

针对目前径路计算中缺乏实时性、径路维护工作量大、径路选择缺乏灵活性等问题,从分析径路计算方式人手,结合车站发售通票业务特点,提出一种改进的统一径路计算模型。该模型充分平衡预先计算与实时计算的优点,在保证径路有效性和合理性的前提下,对径路计算中的车站个性径路信息和全路共性信息进行有效剥离,从根本上解决了径路计算存在的问题。     

基于PEST分析与指数平滑预测的公路经营企业融资规划模型研究

融资规划是公路经营企业运营过程中经常性和战略性问题,而企业的融资问题始终与企业外部环境和企业自身财务实力相关。本文建立了一个基于PEST分析和指数平滑预测的融资规划模型,在模型中首先运用PEST分析评价企业面临的外部环境,确定外部经济环境的一些参数,同时以指数平滑法预测企业未来的交通需求,以交通需求来预测企业未来的现金流,在此基础上确定企业的融资模式和资金需求量。该模型不仅适用于公路经营企业,对于其他行业的融资规划也具有很好的参考意义。     

城市轨道交通对铁路客运站候车客流影响分析

根据城市轨道交通的发展及其特点,对轨道线路引入既有铁路客运站的影响进行分析。将换乘旅客分为两种类型,从旅客站内停留时间方面对站内聚集人数的正负效应情况进行分析,并给出铁路客运站候车客流的影响公式,说明平均停留时间与通过轨道交通换乘的旅客流量、铁路售票的信息化程度,以及车站的发车密度有关。     

北京地铁换乘站客流预测模型研究

根据北京地铁全网一票换乘和一卡通无障碍换乘机制,以及早晚高峰出行等特点,对各种地铁客流预测模型进行分析,研究北京地铁换乘站客流预测模型的应用。依据换乘站不同类型的客流,以北京地铁历史客流和实时客流数据为基础,探讨采用历史平均预测法、基于最小二乘支持向量机时间序列预测法、分峰段混合预测法、基于概率树全路网预测方法等对进站客流、出站客流、换乘客流和站内客流进行预测。     

铁路客运专线客流预测模型研究

在分析目前铁路客流预测研究方法的基础上,根据客运专线是否建成划分为两个阶段选择不同的客流预测方法.依据客运专线客运量预测方案的实施步骤,探讨了初期客运量预测和运营期客运量预测方法.对于正常运营的客运专线,采用分时间周期的客流预测方法,可以对日常客流、特殊时期客流,以及一周中的任意一天或一天中的任意时段客流进行预测,针对性较强,是一种全新的预测思路.     

基于灰色预测模型的铁路客运量预测研究

在介绍灰色预测基本原理和算法的基础上,应用灰色预测理论开发了基于MATLAB的铁路客运量预测程序,主要功能是以交互的方式输入数据,动态输出显示模型曲线图形和方程。通过建立株洲站旅客发送量的灰色预测模型,说明利用灰色模型预测铁路客运量具有良好的精度,可以为客流组织提供依据。     

铁路客运站春运时期临时候车室面积研究

我国铁路客运站在春运时期为增强候车室的服务能力,一般是在站前广场搭建临时候车室,为了减少对站前广场能力的占用,确定需要的临时候车室面积,在分析候车室面积影响因素的基础上,研究临时候车室需要面积的计算模型,并分析和界定了模型参数的取值范围,最后通过对成都北站2010年春运时期临时候车室面积的计算实例,说明模型的有效性和准确性。     

基于傅里叶级数的铁路客运量预测研究

基于傅里叶级数预测模型,以我国2004—2009年铁路客运量为数据基础,通过将时间序列划分为趋势性与季节性部分,分别采用最小二乘法与傅里叶级数法对两者进行拟合,应用Matlab软件编程,求出预测模型,并进行客运量预测。通过对预测结果的误差分析,结果表明:采用傅里叶级数预测法预测我国铁路客运量的效果较好。     

大型铁路客运站候车层商业布局优化研究

随着出行选择的多样化,铁路旅客对商业服务需求的差异性逐步增大。大型铁路客运站商业设施规模不断扩大,对客运设备发挥其正常功能造成一定干扰,而合理的商业设施布局可以在保证铁路运输功能正常运行的同时,提高客运站商业服务水平。因此以提高大型客运站商业设施布局合理性为优化目标,将其分解为降低商业设施对旅客流线的干扰性、提高商业设施之间的相关性及减少旅客走行距离3个子目标,构建候车层商业设施布局优化模型。以天津站为例,介绍天津站候车层商业布局现状,通过求解0-1规划模型,得到并分析优化结果;并对优化前后的候车层旅客行为进行仿真研究,验证优化后布局方案的合理性。     

复杂山区铁路客运站自动选址研究

无备选站址条件下的客运站自动选址是线站协同优化的前提和基础,而不局限于车站选址的代价最小化,同时考虑连接车站间区间线路的代价具有重要意义。构建复杂山区铁路客运站自动选址模型,首先,建立综合地理信息模型,基于线站一体化的设计理念,实现单个车站选址,确定站心位置及站坪方向;其次,以公路线形优化模型的改进算法完成站—站间自动选线设计;最后,将车站选址代价与区间线路代价紧密结合起来,计算综合代价,实现站址方案的优选。以山区铁路为例对该方法进行验证,结果表明,该方法能高效生成山区铁路车站方案集,并辅助设计人员进行方案优化。     

突发事件对我国铁路客运量的干预特征研究

基于新冠肺炎疫情等突发事件对人们日常生活出行的影响,结合X-13ARIMASEATS季节调整模型的自动识别最优ARIMA模型和检测突发事件离群值功能,使用脉冲函数和阶梯函数设计基于离群值的突发事件的干预变量,构建铁路客运量的时间序列ARIMAX干预模型,对铁路客运量近年受到的SARS疫情、铁路客票实名制政策和新冠肺炎疫情等突发事件的冲击趋势进行干预比较分析。结果显示,SARS和新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击较大,SARS疫情在冲击滞后的第5~6期铁路客运量基本得到恢复,新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击一直在持续中,铁路客运实名制政策实施社会性较强,冲击具有波动性和不稳定性特征,持续时间较短;相对季节调整模型的趋势分析优势,干预模型拟合预测精度显著高于季节调整模型,预测显示我国铁路客运量在缓慢持续回暖中。