上海地铁车站客流建模

轨道交通车站人流分析模型研究随着城市化的进一步加深，人们生活和工作的区域趋于扩大，而城市公共交通系统的发展，特别是轨道交通的建设，使得人们的出行方式更加便捷和高效。

但是，随着轨道交通的不断扩张和城市人口的增长，轨道交通车站的人流量也在不断增大，如何对车站的人流进行分析和规划变得愈发重要。

因此，本文将从轨道交通车站人流量分析模型的研究展开，探讨车站人流管理方面的应用。

一、轨道交通车站人流量的分析概況而言，车站人流主要包括进站人数、出站人数、换乘人数和在站中转人数。

在实际的人流量分析过程中，除了记录乘客进站、出站、换乘、在站中转和站外中转人数及数据上报时间等基本信息外，还必须结合车站的实际情况，如交通流线、候车、乘车、出行、换乘等情况进行深入的研究。

此外，要想更好地分析车站的人流情况，还需要结合大数据的处理技术，通过对乘客的乘车或换乘的潜在动态信息的分析，更好地分析出车站的人流情况。

尤其是在人流峰值时间点，通过大数据分析技术，可以更加精确地分析出车站人流的峰值时段和地点，为车站管理和人流调控提供参考。

二、轨道交通车站人流管理的应用对于车站人流管理，应首先从设计上入手，采用智能化的设计方案，尤其是便于乘客出入和移动的设计方案。

同时，在车站的运营和管理方面，应当根据车站的人流情况，灵活地调配站务人员，实时进行客流管控和限流，从而更好地管理车站的乘客流量。

同时，也可以通过物联网技术，对车站乘客的出入和流动情况进行实时监测和分析，更为细致地掌握车站的人流分布和状况。

此外，与地铁车站相邻或周边的商业配套，也可以与车站人流量的变化进行联动，在人流峰值时段增派人手，调整服务时间和通风系统等，同时进行针对性的营销活动，吸引更多乘客停留和购物消费。

三、轨道交通车站人流分析模型的研究随着大数据技术和人工智能技术的不断进步，基于大数据、物联网等新兴技术的轨道交通车站人流分析模型也在不断涌现。

这些模型可以通过数据挖掘技术的运用，分析车站的人流量分布状况、高峰时段和人流集中区域等情况，并提供相应的预测模型，为车站的人流调控和管理提供更为科学有效的依据。

地铁乘客上下车时间分析及建模一、问题描述地铁是一个极为重要的城市交通工具，每天都有大量的乘客通过地铁进行出行。

而地铁乘客上下车时间的分析和建模，可以帮助我们更好地了解地铁客流量变化的规律，为地铁的规划和管理提供重要参考。

二、研究内容1.上下车时间分析：通过收集地铁站点的乘客上下车数据，分析不同时间段的上下车人数变化情况，找出高峰期和低谷期，并进行深入研究。

2.周期性分析：分析地铁客流量是否存在其中一种规律性，比如每周同一天的上下车时间是否相似，是否有季节性变化等。

3.上下车时间建模：根据上述分析结果，建立相应的数学模型，以预测未来地铁的乘客上下车时间，并进行验证。

三、数据收集与分析1.数据收集：通过安装地铁站点的视频监控和人流计数器，收集乘客上下车的数据。

也可以通过调查问卷、乘客刷卡信息等方式获得数据。

需要收集的数据包括：时间、站点、上车人数和下车人数等。

2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗和统计，去除异常数据和缺失值，并对数据进行格式化处理。

同时，将数据按时间段、站点等进行分类整理。

四、上下车时间分析1.高峰期分析：通过统计每个时间段内的总乘客人数，找出客流量最大的时间段，判断为高峰期。

对高峰期内的上下车时间进行详细分析，找出上下车热门时段和热门站点。

2.低谷期分析：同样，通过统计每个时间段内的总乘客人数，找出客流量最小的时间段，判断为低谷期。

对低谷期内的上下车时间进行详细分析，找出上下车冷门时段和冷门站点。

五、周期性分析1.周期性判断：使用时间序列分析方法，比如自相关图和谱图等，来判断地铁客流量是否存在其中一种周期性变化。

如果存在，进一步分析周期的长度和变化规律。

2.季节性分析：分析地铁客流量在不同季节（春夏秋冬）的变化，找出是否存在明显的季节性规律。

六、上下车时间建模1.概率模型：可以使用概率模型，如泊松过程、马尔可夫链等，来预测地铁乘客的上下车时间。

根据历史数据，建立相应的模型参数，并进行模型训练和验证。

城市轨道交通车站客流仿真模型设计摘要：城市轨道交通车站作为日常通勤客流集散的重要网络节点，在轨道交通运营中发挥着重要的作用。

由于站内的客流具有强的聚集性，尤其在高峰时段，大量的客流迟滞和阻塞很容易造成枢纽站内设施服务水平的急剧下降和人群拥挤的安全隐患问题。

因此，本文对车站设施进行了系统的研究与分析，建立了基于社会力的客流模型，依托计算机仿真，可以较为准确的描述站内客流情况，为设施的合理布局和安全事件的防范提供指导。

关键词：城市轨道交通；客流；仿真模型轨道交通车站一般位于地下或高架上，空间封闭，完全依靠出入口与外界联系，因此为满足出行需求，其在设计时较其它城市活动空间更具复杂多样性，用单一的研究模式和方法已无法全面解释复杂环境下的乘客随机行为。

本文主要分为三个部分，首先通过对车站的功能布局进行分析，从而建立客流的仿真模型，最后给出使用计算机进行仿真的设计建议。

1 轨道交通车站分析客流集散是大量旅客交通行为活动与枢纽内部环境互动产生的各种活动的群体效应[1]，乘客的主观行为与车站的客观环境共同组成了内部客流趋势。

因此为了建立客流模型，首先要对相应车站进行特征分析。

1.1.功能与结构分析轨道交通车站提供了一个承载客流进行乘降、集散、换乘的多种类型交通设施。

站内客流集散效率的高低和公共安全状态的好坏依赖于内部环境、设施类型、数量等要素在数量、时间和空间上的分布是否协调。

具体表现为由规划与设计方案决定的枢纽空间结构衍生的在枢纽设计流线上各个设施所对应的乘客流“速度”、“密度”关系和走行时间。

1.2.设施功能分类站内乘客设施根据功能可以分为两类：一类为乘客走形的有界区域；另一类为乘客提供服务。

前者称为连接类设施，后者为服务类设施。

连接类设施包括有通道、站厅、等候区、站台、楼梯、扶梯和电梯等；服务类设施包括有客服中心、安检区域、自动售票区、进出站闸机和卫生间等。

1.3.车站网络模型建立车站网络模型反映的是站内客流宏观路径的选择，表现为乘客为完成OD路径依次进行的各种业务集合。

轨道交通车站客流预测模型研究李明1 王海霞2¨(1．中铁工程设计咨询集团有限公司，北京100055；2．交通部科学研究院，北京100029) 摘要：研究目的：通过对传统的“四阶段”客流预测方法优缺点的分析，对交通出行方式分担率预测模型进行改进，提高客流量预测的准确性，为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据。

研究结论：在交通出行方式分担率的预测模型中，引人“出行者收入水平”这一概念，重新定义了交通出行方式阻抗函数，优化了传统的“四阶段”客流预测方法。

以北京地铁1号线五棵松车站为例，对该车站高峰小时进出站客流进行了预测，将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比，证明了本文所提出的方法是一种快捷、有效的客流预测方法。

关键词：轨道交通车站；客流预测；模型中图分类号：U293．1+3 文献标识码：AStudyonthe ModelforPredictingthePassengerV olumeofRail CommunicationStationLInin91，W ANGHal—xia2(1．China Railway EngineeringConsultantsGroup，Beijing 100055，China；2．China AcademyofTransportationSciences，Beijing100029，China)Abstract：Research purposes：Basedon theanalysisofadvantagesanddisadvantagesof conventionalfour··stagepassengervolumepredictionmodel，thetravel modesharepredictionmodelis modified forthepurposesofenhancingtheaccuracyofpassengervolumepredictionandprovidingthe basisfordesignofplatformsizeandother facilities ofrailcommunicationstation．Researchconclusions：Theconceptof”Traveler Income Level”has been used for the travel mode share predictionmodel，anew travel mode resistancefunction isdefined，and also，anewimproved four—stagepassengervolumepredictionmodelispresented．Finally，taking WukesongStation ofline 1 of Beringsubwayas anexample，the peal【passengervolumeofWukesongStationispredictedforecastwiththemethodpresentedin thispaper．1l[Iroush comparisonofthepredictedvolume埘th actualpassengervolume．it isprovedthatthe method isaquickandefficient method forpredicting passengervolume．Keywords：railcommunicationstation；passengervolumeprediction；model轨道交通车站的站台尺寸设计是以车站进出站客流量的预测为基础的，只有较准确地预测出轨道交通车站高峰小时的进出站客流量，才能对车站设施中的车站站台宽度、车站长度、自动售检票机数量等做出准确定位。

上海客流量分析
海轨道交通 10号线,编号 M1,是国内首条无人驾驶轨道交通线,一期由新江湾城站至虹桥火车站,支线在龙溪路站连接支线,抵达航中路站。

线路全长 36千米,其中龙溪路站以东及支线部分于 2010年 4月 10日先期开通试运营,而主线龙溪路站以西于 2010年 11月 28日开通。

第二期将由新江湾城站延伸至基隆路,长 10.08公里,共设 6站,为上海 2010~2020年规划建设线路。

由于沿途经过新天地、豫园老城厢、南京
路、淮海路、四川路、五角场城市副中心等上海中心区域,因此被称为“白金线路”。

1. 客流量情况:共设有 31个站点,线路日客流 589,000人次
2. 乘客特征:地铁 10号线连接高铁、机场等交通枢纽,经过淮海路、新天地、南京东路、四川北路等核心商圈。

乘客中年轻高学历白领人士,以及中年拥有较高家庭月收入人士特征明显。

3. 以下为客流量统计表(仅供参考:
上
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地铁车站客流仿真模型构建研究作者：陈雪梅陈俊强李燕玲来源：《无线互联科技》2021年第08期摘要：構建有效的地铁车站仿真模型对制定地铁客流疏散路径有重要的意义。

文章从分析地铁车站空间示意图、构建地铁车站物理模型以及绘制客流仿真逻辑思路图等方面阐述了地铁车站仿真模型构建要点，基于仿真模型阐述了逻辑数据生成方式，并重点以进出站时间分布统计、地铁行人平均速度数据统计以及区域密度统计介绍仿真模型统计数据生成的方法。

关键词：地铁车站;客流仿真;行人行为;Anylogic0 引言伴随着经济的快速发展，城市轨道交通发展速度突飞猛进。

根据中国城市轨道交通协会发布的城市轨道交通行业统计报告，广州地铁最高客流量达1 002.6万人次，客流强度已位居全国第一，其中，广州体育西站日客运量为全国最高。

地铁系统客流高度密集、可控性差、突变性强、疏散条件差，潜在风险高和危险大。

在早、晚客流高峰，轨道交通车站的楼层、闸机等瓶颈区域经常发生行人拥挤现象，不仅导致行人通行效率下降，还会产生诸多的安全问题。

在地铁车站这种复杂的环境中，行人运动的安全性、舒适性以及瓶颈区域的通行效率引起的关注越来越多。

为了对地铁车站行人微观行为进行客观分析，制定地铁客流疏散路径，需要构建有效的地铁车站仿真模型。

文章基于Anylogic软件平台[1]，从地铁车站仿真模型构建要点和地铁车站仿真模型统计数据生成两个方面对地铁车站仿真模型构建进行研究[2]。

1 地铁车站仿真模型构建要点1.1 分析地铁车站空间示意图地铁车站建筑图纸是模型构建的基础。

地铁车站的平面图、三维立体图由于涉及一些重要信息，通常情况都难以在网上找到。

因此，通常采取预估法来确定地铁车站图纸。

首先，可以通过百度地图、Bing地图等在线地图，从俯瞰的角度，确定地铁站的平面结构及平面尺寸[3]。

其次，通过百度图片或网络搜索的方法，查一查相关地铁站是否有三维立体图，获取不同的角度建筑图。

最后，到地铁站现场查看相关结构示意图以及设备设施，构思地铁车站的三维空间立体模型。

地铁车站进出站客流模拟随着城市的发展和人口的增加，地铁车站作为交通枢纽的重要组成部分，承载了日益增长的客流压力。

合理的客流模拟成为了优化地铁运营和提升乘客出行体验的重要手段。

本文将探讨地铁车站进出站客流模拟的意义、方法和挑战。

一、意义地铁车站的进出站客流模拟对于地铁运营方和乘客均具有重要意义。

对于地铁运营方而言，模拟可以帮助他们了解客流状况，预测高峰时段和高峰方向的客流，进而优化列车运行图和调整站台服务。

对于乘客而言，模拟可以提供精准的出行时刻和站台拥挤度信息，帮助他们规划出行路线和选择合适的车厢。

二、方法地铁车站进出站客流模拟通常采用计算机模型，通过收集和分析大量的数据来模拟乘客的行为和移动情况。

模型的建立需要考虑诸多因素，包括人口数据、车站结构、列车运行图和运营策略等。

常用的模型类型包括离散事件模型、连续模型和代理模型。

1. 离散事件模型离散事件模型是一种通过模拟乘客进出站过程的离散事件来预测客流的模型。

模型会考虑乘客的数量、进出站时间、购票方式等因素，并通过模拟乘客的行为来推测车站拥挤程度和等候时间。

这种模型具有较高的精确度和逼真度，但是需要大量的数据支持，并且计算复杂度较大。

2. 连续模型连续模型是一种通过数学方程描述地铁车站客流的模型。

它将乘客的流动过程转化为流体力学问题，并通过求解方程来得到客流量和拥挤程度。

这种模型适用于规模较大、流程较为复杂的车站，但是需要建立精确的数学模型和求解方法。

3. 代理模型代理模型是一种通过模拟乘客的决策行为来预测客流的模型。

模型会考虑乘客的出行需求、个体特征和行动规律，并通过模拟乘客的路径选择和车厢选择等行为来推测客流数量和分布。

这种模型的计算复杂度较低，适用于规模较小、流程较简单的车站。

三、挑战地铁车站进出站客流模拟虽然具有很高的应用价值，但是面临着一些挑战。

首先，数据获取是一个关键问题。

模型的建立需要大量的数据支持，包括车站和列车运营数据、人口调查数据等。

基于随机网络加载的城市轨道交通客流分配模型孙鸾英;王竞;蒲琪【摘要】在选择适合于研究城市轨道交通客流分配模型的基础上,考虑影响城市轨道交通乘客出行路径选择行为的因素,介绍了乘客出行阻抗的计算方法,以及网络随机加载模型的概念和相关算法.以上海市轨道交通为算例,在实际线网中选择某一固定起讫点,对各可选路径进行客流分配计算,结果与实际情况相符.这一算例验证了改进Logit模型运用于城市轨道交通客流分配的合理性和可实施性.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2014(017)010【总页数】4页(P115-118)【关键词】交通分配;随机加载模型;改进Logit模型;Dial算法【作者】孙鸾英;王竞;蒲琪【作者单位】同济大学铁道与城市轨道交通研究院,201804,上海;同济大学科学技术研究院,200092,上海;同济大学铁道与城市轨道交通研究院,201804,上海【正文语种】中文【中图分类】U293.6First-author's addressInstitute of Rail Transit，Tongji U-niversity，201804，Shanghai，China对于城市轨道交通乘客出行的研究，应在择路机制作用下，连续全面地分析城市轨道交通交通系统内部所有单元之间的相互影响，只有这样，才能获得交通流量的合理分布结果。

在客流分配方面，之前国内外专家学者的研究主要集中在城市道路交通网络流量分配方面，以出行者选择行为为核心进行一些客流分配的理论方法应用在城市轨道交通网络中。

文献［1］运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，建立了基于城市轨道交通网络随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了模型的连续平均求解算法；文献［2］建立了随机动态客流分配模型，并应用到香港地铁系统中；文献［3］将道路交通流量分配理论应用到城市轨道交通上，将路段阻抗和节点阻抗之和作为城市轨道交通的费用函数，将换乘等车时间用放大系数转换成乘车时间，按照平衡配流原理，建立城市轨道交通网络的平衡配流模型；文献［4］考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素，在用网络的特有属性构造广义费用函数的基础上，基于随机用户平衡原则构建随机均衡配流模型；文献［5］认为不同乘客对同一条路径上的感受出行阻抗存在差异，通过在阻抗函数中引入表示拥挤导致的延误时间，提出了城市轨道交通网络的随机平衡配流模型；文献［6］在体现乘客出行阻抗最小化的选择心理和反映路径多样化的基础上，结合城市轨道交通系统的基本特性，提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型，并设计基于深度优先的路径搜索算法。

地铁站客流分析与仿真模拟随着城市化的加速发展，城市人口逐渐增多，交通拥堵成为了城市发展中的一个不可避免的问题。

地铁的兴起解决了交通拥堵的问题，也改善了人们的出行质量。

而地铁站作为地铁系统中的重要一个节点，承担着大量的客流量。

了解地铁站的客流量，对于优化地铁站的构建和管理，提升城市出行质量具有重要意义。

因此，本文将从地铁站的客流分析和仿真模拟两个方面来探讨地铁站客流量问题。

一、地铁站客流分析客流分析是了解地铁站客流量的方法之一，它是通过对地铁站内人员流动进行统计和研究，来推测地铁站客流量的变化规律。

客流分析需要收集多种数据，包括人员流动数据、站厅容量数据、列车出入站数据等等。

一般情况下，数据来源可以是地铁站自行收集或第三方的数据。

在收集完数据之后，就可以通过数据云图的方式来展示数据。

以北京市地铁10号线三元桥站为例，我们可以根据收集的站内人员流动数据，画出框图，将站内人员分为进入、离开、待客三种情况。

对于不同人员的流动路径，我们做出不同的路径颜色标记，来直观反映公共交通的流动情况。

同时，在数据云图的基础上，我们还可以通过箱线图来分析地铁站的客流特征。

箱线图是通过现场观察，选择地铁站关键时段来分析，可以将流动数据分成四分位数，从而可以得到均值、极差以及样本散布状况等数值信息。

通过箱线图分析，我们可以看出地铁站不同时间段的人流峰值，得出站台承载能力强或者弱的结论。

二、仿真模拟仿真模拟是解决客流分析中无法解决的问题方法之一，它基于各种客流分析数据，通过模拟人员流动情况，得出怎样的人流数量才能达到承载极限，从而为地铁站的规划和管理提供帮助。

仿真模拟可以通过软件来实现，例如MITSim等软件工具。

以北京市地铁2号线西直门站为例，我们可以采用仿真模拟来得到站点的承载能力。

首先，需要对站点的环境和结构进行建模，包括站台通道、厅口、转乘通道等。

然后根据客流分析所得到的人员流量规律，以及站点的结构分析，制定出相应的仿真模型。

1.4研究内容(1)研究轨道交通客流的时空分布规律论述国外轨道交通客流发展的趋势和轨道交通客流时空分布规律。

研究轨道交通网络客流的时空分布特征，以及单线运营与网络化运营情况下，轨道交通客流时间分布特征的区别。

（2）研究城市轨道交通客流分配阻抗函数引入乘客舒适度指标，计算轨道交通的路段运行时间，建立轨道交通路段阻抗函数；借鉴地铁站厅客流运动数学模型，研究地铁乘客进出站、上下列车、轨道换乘、上下扶梯、站台候车等过程，构建轨道交通节点阻抗函数。

用随机变量描述轨道交通乘客的出行阻抗函数，建立轨道交通乘客出行路径广义费用函数。

（3）构建城市轨道交通客流分配模型及求解考虑乘客在选择路径过程中的随机因素，以Logit形式的流量随机加载为基础，构建Fisk随机均衡配流模型，并使用MSA算法对模型进行求解。

（4）以上海为例进行分配模型的应用调查采集上海轨道交通换乘站点布局形式、换乘通道长度及换乘时间的数据。

实地调查和观测，采集轨道交通乘客通道换乘，以及通过闸机出站的客流量与走行数据，运用SPSS统计分析软件对数据进行拟合，求得相应模型参数。

通过网上调查等，分析轨道交通乘客出行及换乘过程，选择路径时所考虑的主要因素。

对轨道交通阻抗函数进行整理和优化，对阻抗函数的参数进行标定，根据2008年轨道交通网络及高峰运营组织方案，使用早高峰7-9点轨道进出站客流数据，用EMME/2进行客流分配。

将分配结果与申通公司提供的相关断面客流数据进行比较。

第二章城市轨道交通客流分析2.1国外城市轨道交通客流发展趋势分析国外有些大城市的轨道交通相对来说修建得比较早，到现在已经形成了一个比较稳定的网络，因而分析国外一些大城市的轨道交通网络客流的规律，对我国城市轨道交通网络客流有很好的指导意义，下面将分别介绍东京和首尔的轨道交通客流变化趋势[31]。

2.1.1东京轨道交通客流量变化趋势东京都市圈内的轨道交通分为地铁、私铁以及JR国铁，总的轨道交通线路长度从1965年的1567公里发展到了1995年的2122公里，1994年的轨道交通日均客流量为3650万人次，轨道交通在全交通方式中的分担率达到了56％。

基于地铁客运量和城市交通一体化模型的空间网络实证分析——以上海为例An Empirical Spatial Network Analysis Based on Metro Flow Data and Integrated Transportation Model— A Case Study of Shanghai■张灵珠 ZHANG Lingzhu 强丹 QIANG Dan摘 要：研究基于上海市2019年地铁站客运量数据，从空间网络分析的角度，测度了单一地铁网络、单一地面道路以及地面地下一体化网络模型对地铁客运量的解释度。

结果表明，单一地面道路网络可达性，对地铁进出站流量的解释度高于地铁网络可达性，而地面地下一体化模型，对于流量解释度的提升极为有限。

此外，在上海市内环以内的核心区域，地铁站点客运量与地铁网络可达性相关性较强，而内环以外站点客运量则与地面道路可达性拟合度更高。

对地铁客运量的研究，除了地铁网络本身，也应考虑地面道路的空间吸引力，二者结合可为优化地铁网络结构、缓解地铁拥挤等问题提供有力的支持。

关键词：地铁客运量；一体化模型；空间设计网络分析；上海Abstract: Taking the metro flow data of 2019 in Shanghai, this research uses spatial network analysis to verify the correlation between metro flow and three ways of network modeling: a separated metro network, a separated street network, and an integrated model. The results show that the accessibility of the street network can interpret metro flow better than that of the metro network, while the integrated model is only slightly improved than the street network. Moreover, in the core area within the inner ring of Shanghai, there is a strong correlation between the metro flow of stations and the accessibility of the metro network, while the metro flow of stations outside the inner ring has a better fitting degree with the accessibility of street network. It is recommended that researchers combine the metro network and the surrounding street network to explore the metro station’s flow. The combination of the two can provide strong support for optimizing the metro network structure and relieving subway congestion.Keywords: metro flow; integrated model; spatial design network analysis; Shanghai1 研究背景为了解决交通拥堵问题，支持经济发展和城市复兴，我国从1995年前后开始大力发展轨道交通和地铁系统，并将其作为最主要的公共出行方张灵珠，同济大学建筑与城市规划学院高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室助理教授；强丹，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生，通讯作者。

地铁候车厅客流运动的数学模型
徐尉南;吴正
【期刊名称】《铁道科学与工程学报》
【年(卷),期】2005(002)002
【摘要】通过对上海地铁一号线车站候车厅内的客流运动进行实地观测和统计分析,借助流体力学比拟思想,将地铁站台内的客流运动比拟为一维和二维空间流体的运动,从而建立了定量描述地铁站台客流运动的数学模型.选取的观测对象为上海地铁一号线人民广场站和陕西南路站,在观测中发现同一列车在同一站点不同车门上下车人数呈空间不均匀分布,在此基础上建立了地铁候车厅近车门处客流速度-密度的一维和二维数学模型.根据模型计算了上车时间,将其与实测数据比较,两者吻合较好,表明该模型具有合理性.通过应用该模型,显示了其工程意义.
【总页数】6页(P70-75)
【作者】徐尉南;吴正
【作者单位】复旦大学,力学与工程科学系,上海,200433;复旦大学,力学与工程科学系,上海,200433
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.借鉴地铁客流调研分析预测西安地铁客流 [J], 王学贵
2.地铁超大客流安全风险分析及防范——以广州地铁超大客流管控实践为例 [J],
连志;李文勇
3.基于车站客流密度系数监控及预警的地铁线网客流联控研究 [J], 刘菊美
4.基于月客流量残差的地铁客流季节指数预测方法 [J], 鲁文博;马超群;李国栋;曹蕊;徐金华
5.地铁候车厅客流疏散时间的数学模型研究 [J], 吴正;王昀;沈俊彦
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上海市地铁站点客流换乘特征分析摘要:地铁站点客流的换乘特征是地铁衔接研究中需要重点研究的问题之一。

本文通过2003 年上海市地铁1 号线、2 号线和3 号线(明珠线) 典型站点客流的调查数据,分析了客流换乘方式比例、换乘时间、出行目的、客流产生区域及地铁站点周围常规公交等情况及可能产生的原因,并根据分析结果对上海市地铁的衔接换乘提出若干意见和建议。

关键词:地铁;换乘特征;换乘方式比例;客流产生区域一、引言地铁相交站点:中山公园站(2 、3 号线) 、人民广地铁站点合理的衔接换乘,可以缩短乘客出行场站(1 、2 号线) 、上体馆站和漕溪路站; 时间,增加地铁的吸引力,吸引更多的客流通过地铁公共中心区站点:徐家汇站、陕西南路站、静安进行换乘。

研究地铁站点客流的换乘特征对于地铁寺站、陆家嘴站; 站点的衔接研究具有重要的意义,它是了解研成熟居住区站点:常熟路站、曹杨路站; 究对象现状和问题所在的重要手段,也是客流预测城市外围区站点:莲花路站、莘庄站、龙杨路站。

和站点设计的重要依据。

地铁站点客流换乘特征包括换乘方式比例、出行目的、换乘时间、客流产生区域、换乘设施等方面,获得这些特征的方法是进行站点客流的问询调查。

2003 年4 月3 日,笔者所在单位对上海市地铁三条线的1 5 个典型站点的进站客流进行抽样调查,本文分析研究了这次调查的成果,总结出上海市地铁站点客流换乘的一些特征,以供轨道客流预测、建设作为参考。

二、地铁站点换乘客流调查概况如图2 所示,上海目前有地铁1 号线、2 号线、明珠线三条地铁线路,48 个地铁站点,总长65 公图1 上海市地铁线路及调查站点示意图里,本次调查首先从位置、站点周围土地利用情需要说明的是,这四种类型的划分不是绝对况将站点分为四种类型,在本次调查中,选择四类站的,有的站点不一定只属于一种类型,如人民广场站点中的15 个典型站点,具体分类如下: 也有公共中心区站点的特征。

对这些站点进行划分的时候,一般看占主导地位的特征。