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。     

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。     

时间序列聚类下的城市轨道交通客流预测研究

掌握不同城市轨道交通车站的客流短时变化规律是应急措施制定、常规客流组织和列车开行的关键依据,研究主要探索预测方法对城市轨道交通短时客流预测精度的影响,以西安地铁2号线为例进行实例分析。基于车站的进出站客流属性,运用时间序列聚类方法将城市轨道交通车站划分为4类;运用极端梯度推进决策树(XGBoost)、BP神经网络和自回归滑动平均模型(ARMA)分别对各类车站的短时客流进行预测,并对比各类车站的客流预测结果。结果表明,西安地铁2号线的车站可以分为商业办公车站、密集型居住车站、轻型居住车站和旅游文化车站4类;4类车站客流预测精度最高的方法分别为XGBoost、ARMA、ARMA和BP神经网络;在预测时效方面,XGBoost展示了更大的优越性。研究结果可以对各类车站建立相适应的客流管控措施提供基础建议。     

基于多因素决策的市域（郊）铁路制式定量决策研究

<正>一、市域（郊）铁路制式选择及范围市域（郊）铁路是连接都市圈中心城市城区和周边城镇组团,为通勤客流提供快速度、大运量、公交化运输服务的轨道交通系统。目前,国内已获批的市域（郊）铁路分布在北京、杭州、金华、温州等城市以及长三角、成渝、长株潭等都市圈。结合已批的项目情况和互联互通相关要求,根据国家部委相关文件精神,市域（郊）铁路的制式选择主要有交流25千伏供电的A、B、C、D型车,直流1 500伏供电的A、B型车,磁浮等几种制式,速度目标值范围一般为120～160公里/小时。     

基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测

为了更准确地掌握轨道交通客流在线网中的时空分布,更高效地匹配客流需求与运输能力,实现提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,提出了一种基于长短期记忆网络的短期OD(交通起止点)客流量预测方法。以历史客流数据为基础,定性分析车站间OD客流量的时空相关性,利用回归分析法定量分析客流影响因素,筛选出运营时刻、运营日特征、最低气温3个时间特征。为提高预测精度,以长短期记忆网络为基础,结合时间特征,为每对起讫点单独构建预测模型,形成了基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测模型。以苏州市为例进行验证,结果表明,加入了时间特征的短期OD客流量预测模型较移动平均模型、仅利用历史客流数据训练的基于LSTM网络的短期OD客流量预测模型,预测结果与真实值之间的误差降低了6.27%～8.58%,所提出的方法和模型可为轨道交通运营部门制定列车运行计划、组织客运工作提供更准确的数据资料。     

"红色引擎"引领云裳小镇发展

云裳小镇党委通过实施"五红"党建品牌建设,有效破解了大型非公商业综合体党的组织建设和以流动党员为主体的党员教育管理的难题。云裳小镇是北京京都联合商业有限公司响应党中央疏解北京非首都功能战略决策的首批重点承接项目,在党员的带头组织下,商户顺利疏解转移至河北省廊坊市永清县。在河北省、市、县各级党委的关心扶持下,云裳小镇顺利完成一期项目51万平方米的建设任务。     

显性差异特征的铁路客运产品谱系设计研究

长期以来,我国铁路客运产品谱系化特征不明显,在铁路网规模扩大、运营场景复杂的背景下,越来越难以适应日益增长和复杂的旅客异质性出行需求。在阐述国外铁路客运产品谱系化特征和做法的基础上,分析我国铁路客运产品分类的适应性,以及新时代背景下铁路客运产品实现谱系化的紧迫性和必要性;基于我国铁路设施设备条件、经营管理方式和列车开行特点,借鉴国外成熟经验,提出以“车-流”匹配效益最优为目标的客运产品谱系化设计思路和谱系结构框架,对巨量复杂需求用有限品类列车分类匹配运输资源、服务水平、客流组织、行车组织等内容,对推动铁路客运产品从“弱差异化”谱系特征向“显性差异”谱系特征转变具有重要意义。     

“十四五”时期天津深入推动京津冀协同发展重大国家战略研究(二)

京津冀协同发展战略是新时代推动生产力布局和空间结构重构、打造新的增长极的重要举措。"十四五"时期,是天津实现"一基地三区"定位的关键时期,应努力探索京津冀高质量协同发展之路,深化与京冀全方位对接合作,积极探索协同发展体制机制创新,提升区域发展的整体效能和核心竞争力。本文分两期刊登,此为第二部分。