城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
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城市高峰小时交通流量预测算法研究随着城市化进程的不断加快,城市交通问题日益突出,特别是在交通高峰小时段,道路拥堵、交通效率低下成为城市居民生活中的普遍困扰。
因此,准确预测城市高峰小时交通流量变得至关重要,可为交通管理部门提供决策支持,优化交通配给和资源分配,改善城市交通状况。
城市高峰小时交通流量预测问题具有一定的复杂性,涉及多种因素,包括但不限于道路网络结构、人口流动、交通需求、公共交通情况等。
因此,研究城市高峰小时交通流量预测算法成为一个热门的研究方向。
现今,学术界和实践界已经提出了多种城市高峰小时交通流量预测算法,其中一些算法得到了广泛应用和验证,提供了有效的解决方案。
一种常见的方法是基于统计模型进行预测。
该方法利用历史交通流量数据进行分析和建模,通过对数据的统计特征进行分析和挖掘,构建预测模型。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型和灰色模型等。
这些模型基于历史数据的规律和趋势,可以较为准确地预测交通流量。
另一种常见的方法是基于机器学习的预测算法。
这类算法使用算法模型通过大量的历史数据进行训练,使其能够自动学习和发现数据中的模式和规律,从而预测未来的交通流量。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些算法在训练过程中,可以根据不同的特征和权重来捕捉每个特征对交通流量的影响,从而提高预测的准确性。
近年来,深度学习方法在交通流量预测中取得了显著的成果。
深度学习通过多层次的神经网络模型,能够从原始的交通数据中提取高级的特征表示,并通过对大量数据的训练和反向传播算法的调整,不断提高预测效果。
例如,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在交通流量预测中取得了较好的结果,能够较准确地预测未来交通流量。
除了以上方法外,一些研究者还探索了基于人工智能、群智能和大数据的预测算法。
人工智能方法可以模拟人类的智能行为和决策过程,从而进行交通流量预测。
而群智能方法基于群体交通行为的规律,可以通过多智能体的协作与反馈,实现更准确的预测。
城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法石庄彬;张宁;邵星杰【摘要】分析了国内城市轨道交通运营管理的发展现状,总结了关于客流高峰持续时间现有的研究方法,通过对比分析,选择回归分析作为城市轨道交通客流持续时间预测模型.分析和定义了城市轨道交通客流高峰事件的概念,探讨了客流高峰事件的影响因素,阐述了回归分析模型的理论基础和求解方法.以南京地铁1号线的数据作为原始数据并进行建模,在此基础上验证研究方法的可行性.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2016(019)007【总页数】5页(P35-39)【关键词】城市轨道交通;客流高峰持续时间;回归分析【作者】石庄彬;张宁;邵星杰【作者单位】东南大学ITS研究中心轨道交通研究所,210018,南京;东南大学ITS 研究中心轨道交通研究所,210018,南京;南京地铁运营有限责任公司,210008,南京【正文语种】中文【中图分类】U293.13First-author′s address ITS Rail Transit Research Institute,Southeast University,210018,Nanjing,China目前,我国的城市轨道交通发展还处于初期,运营管理水平仍有很大的提升空间。
尤其在城市轨道交通客流高峰事件管理方面,主要依靠管理人员主观经验,缺少必要的理论支持,存在不能对客流需求变化做出及时反应、通行能力浪费和服务水平低下等问题。
我国城市轨道交通当前的总体趋势是各大中城市正在不断地建设新线,逐步形成城市轨道交通网络,客流模式还处于发展变化之中。
由于城市轨道交通快速、准时、运量大等优势,公共交通中选择城市轨道交通出行的乘客比例随着城市轨道交通线网发展迅速攀升。
同时,我国城市人口密度大,出行需求较高,导致高峰时段乘客的等待延误和拥挤现象时有发生,成为提升城市轨道交通服务质量的瓶颈。
为合理节省企业资源和提高运营管理水平,迫切需要一种简单迅速、准确性高的城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法。
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析下面,我将以城市轨道交通系统为例,介绍一种客流预测方法,并对其预测精度和客流成长规律进行分析。
首先,通过对历史客流数据进行统计和分析,可以发现客流量与时间、天气、工作日与非工作日等因素有关。
因此,在预测过程中需要考虑这些因素。
一种常用的方法是建立基于回归分析的客流量预测模型。
该模型将历史客流量作为自变量,以天气、工作日与非工作日等因素作为解释变量,通过建立线性或非线性回归模型来进行客流预测。
其次,对于每个地点和时间段的客流量预测,可以将城市轨道交通网络划分为若干个区域,对每个区域分别进行客流预测。
根据实际情况,可以选取一周或一个月为单位进行客流预测,并将预测结果与实际数据进行对比,评估预测模型的准确度。
再次,对于客流成长规律的分析,可以通过检验历史数据的趋势性和周期性来进行。
趋势性分析可以通过建立时间序列模型来实现,周期性分析可以通过建立周期性模型来实现。
根据趋势性和周期性的变化规律,可以对未来的客流成长趋势进行预测。
此外,还可以通过对城市的发展规划、人口变化情况等进行调研分析,从宏观上预测客流成长的规律。
最后,评估客流预测模型的精度是非常重要的。
可以使用一些指标,如平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)来衡量。
根据实际数据和预测结果,计算这些指标,评估模型的准确度。
综上所述,城市轨道交通客流预测是一项复杂的任务,需要考虑多种因素,并建立适当的预测模型。
通过合理的预测和分析,可以提高轨道交通系统的运输效率和服务质量,满足城市发展的需求。
而预测精度和客流成长规律的分析,则是评估预测模型的重要手段。
只有准确预测客流量,并对其发展规律有所了解,才能更好地规划和管理城市轨道交通系统。
城市轨道交通大客流等车时间计算模型曹志超;袁振洲;张思林;吴昊灵【摘要】城市轨道交通的运营在早、晚高峰或突发大客流情况下,客流量超过列车最大承载能力,乘客将排队等待后继车辆而延长等车时间。
乘客等车时间是评价交通服务水平和优化列车开行方案的关键因素。
提出一种基于列车时刻表,利用排队论方法,准确计算严重拥挤情况下乘客等待时间的模型。
针对乘客等车时间计算模糊的问题,在考虑乘客实时到达规律、OD(起讫点)分布、发车间隔和列车运能的基础上,创新地提出可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间累计计算方法,可为大客流的时刻表优化策略提供理论依据,并通过累计输入输出算法计算大客流等车时间的实例,分析多参数变化趋势。
实证表明,模型可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间实时计算。
%When peak-hour demand temporally exceeds the maximum loading capacity of a train during Urban Rail Transit ( URT) operation, passengers may not be able to board the next arrival train, and they may be forced to wait in queues for the following trains. As a key element of evaluating transportation service-level and optimizing train schedules, this paper establishes a model to calculate accurately passengers’ waiting times, based on queuing theory an d train timetable. In view of passengers’ real-time arriving rates, OD ( Original-Destination ) distribution, headway and train’s capacity, a cumulative input-output algorithm is developed to solve empirical cases, and the tendency of multi-parameters is analyzed. In order to optimize timetable under oversaturated conditions theoretically, this paper proposes a cumulative approach for waiting time calculation,which can be applied for URT network or bidirectional oversaturated and normal passengers. The effectiveness of the proposed model and algorithm are evaluated with a real-world data set from a bi-directional URT network.【期刊名称】《铁道标准设计》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P33-36,37)【关键词】城市轨道交通;大客流;等车时间;列车时刻表【作者】曹志超;袁振洲;张思林;吴昊灵【作者单位】北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U239.5城市轨道交通大客流集散效应为运管管理部门提出了严峻的考验,大客流最直接的表现为乘客等车时间延长,造成乘车延误。
城际轨道交通客流量预测方法研究的开题报告参考开题报告模板:【摘要】城际轨道交通是城市交通中重要的组成部分,客流量预测是其重要的决策支持工具,对实现城市交通优化具有重要意义。
本文将研究城际轨道交通客流量预测方法,结合实际案例,探索客流量预测的影响因素及其对预测精度的影响,提出改进方法,为城际轨道交通客流量预测提供参考。
本文拟采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法,以实际客流数据为基础,对影响客流量的诸多因素进行分析和建模,并在此基础上提出新的预测模型和改进方法,以提升模型预测精度和应用效果。
【关键词】城际轨道交通;客流量预测;影响因素;数据挖掘;模型建立;模型优化【研究背景】随着城市化进程的步伐加快,城市交通密度不断加大,城际轨道交通越来越成为人们出行的首选。
为了更好地服务市民,各城市不断加大建设和运营力度,城际轨道交通已经成为继公交、出租车之后人们最为依赖的出行方式之一。
然而城际轨道交通的高峰期客流量却给运营和管理带来了很大的挑战,因此需要对城际轨道交通客流量进行精确预测,为运营调度和管理提供决策支持。
但当前的城际轨道交通客流量预测方法普遍存在准确性不高、实时性不够、模型无法满足实际需求等问题,这在一定程度上制约了城际轨道交通的发展。
因此,对城际轨道交通客流量预测方法进行研究,提高其预测精度和应用效果,对城市交通优化和城际轨道交通的可持续发展具有重要意义。
【研究内容】本文拟以某城市某线路为例,采用数据挖掘、模型建立和模型优化等方法,对城际轨道交通客流量进行预测,具体研究内容包括:(1)基于实际客流数据,对影响客流量的因素进行分析,探究其对客流量的影响程度和规律,并建立影响因素与客流量之间的关系模型。
(2)结合已有的预测方法,建立新的客流量预测模型,并对模型进行实验与验证,评估其预测精度。
(3)对已有的预测模型进行优化,探索新的改进方法,提升模型预测精度和应用效果,并对改进方法进行实验验证。
(4)基于上述研究成果,进一步总结分析城际轨道交通客流量预测方法的不足与发展趋势,提出建议和启示性意见。
城际轨道交通客流预测方法研究【摘要】:伴随着经济的快速发展,城市化进程加快,规划建设城际间快速轨道交通已经成为城市群城镇体系发展的迫切需求。
本文从城际轨道交通的特点出发,将城际轨道交通的客流分为城市内客流与城市间客流,提出了采用竞争分配的方法分别进行客流预测的方法。
【关键词】:城际轨道交通、客流预测、竞争分配伴随着经济的快速发展,城市化进程加快,我国逐渐形成了以北京、上海、广州为中心的三大都市群。
在都市群内部,城市与城市之间的巨大交通需求,使得常规的交通运输方式难以负荷。
同时,由于常规运输方式速度慢,换乘不便,也造成了城市间的出行不便,影响了都市群城镇体系的合理布局。
因此规划建设城际间快速轨道交通已经成为城市群城镇体系和经济发展的迫切需求。
城际轨道交通的客流预测是指在一定的社会经济发展条件下科学预测城市各目标年度轨道交通线路的断面流量、站点乘降量以及站间d、平均运距等反映轨道交通客流需求特征的指标。
上述指标是城际轨道交通可行性研究和设计的重要依据。
一、城际轨道交通及其客流需求特点城际轨道交通沿途所经区域既有城市的建成区,也有非建成区或未完全城市化的区域。
它不仅承担着城际间的旅客运输任务,同时也服务于城市内部的居民出行需求。
城际轨道交通不仅对于满足城际间巨大的交通需求起着重要的作用,同时它对都市群区域经济结构的改变、城镇体系的形成以及城市群产业结构的调整均有着重要的影响。
对缺少大运量交通系统的中等城市来说,城际轨道交通穿越其客运主通道,也将对解决城市内部交通拥挤问题起着积极的作用。
其次,城际轨道交通与城市内部的轨道交通系统、公共交通系统以及都市群区域的公路、铁路、水运网络甚至航空网络紧密联系在一起,使得城际间客流利用城际轨道交通的方式有更多的选择可能性。
同时,城际轨道交通系统和区域以及城市内部的其它交通系统一起构成了区域综合交通运输网络。
城际轨道交通系统和其它交通系统存在着一定的竞争关系,但更重要的是相互衔接、相互补充的关系。
铁路站房室内给排水及消防设计探讨摘要:近些年来我国铁路工程取得突飞猛进的发展,中国高铁,作为一张亮丽的“国家名片”,其建设速度更是刷新世界纪录,被誉为中国经济发展的奇迹。
结合工程经验,笔者就站房给排水及消防系统设计中存在的若干问题进行浅析,为类似项目开展设计提供思路参考。
关键词:站房、给排水及消防、用水量、防火分隔、防护冷却、大跨度候车厅消火栓一、用水量计算根据现行规范,铁路旅客车站站房用水量有两种计算方法:⑴按高峰小时发送量计算。
根据《建筑给水排水设计规范》表3.1.10,最高日生活用水定额qd为3~6L/(人·次)(取5L/(人·次)),使用时数T为8~16h(取16h),小时变化系数Kh为1.5~1.2(取1.5)。
计算公式为:Qd(m3/d)=M×qd×T/kh⑵按最高聚集人数计算。
根据《铁路给水排水设计规范》表5.1.3,对于高速、城际铁路旅客车站,用水不均匀系数α为1.0~2.0(取2.0),用水量指标qg为3.0~4.0L/(人·d)(取4.0L/(人·d))。
计算公式为:Qd(m3/d)=α×H×qg×10-3以某在建高铁站房为例,其远期高峰小时发送量M为1726人,旅客最高聚集人数H为5200人。
两种方法计算结果分别为92.05m3/d和41.6m3/d。
高铁站房列车到发频率高、旅客日发送量大,笔者认为,第一种站房用水量计算方法更为合适。
对于高峰小时发送旅客量或日发送旅客量大的站房,用水定额建议取下限,小时变化系数Kh建议取上限。
二、防火分隔根据《建筑设计防火规范》第5.3.1条规定,耐火等级为一、二级的高层民用建筑和单、多层民用建筑,防火分区的最大允许建筑面积分别为1500m2和2500m2,当设置自动灭火系统时,可增加1倍;根据《铁路工程设计防火规范》第6.1.2条规定,铁路旅客车站的候车区及集散厅符合条件时,其每个防火分区建筑面积不应大于10000m2。
关于铁路客运量的预测及客流高峰期应对措施的探讨内蒙古乌海市016000摘要:铁路客运量预测是指对铁路客运量未来发展的科学描述及推测,为铁路客运计划和发展政策提供依据,是合理规划铁路客运系统的基础。
而铁路客流高峰期是指铁路客流在某段时间内显著增长,如春节、国庆等,这导致铁路上缺乏足够的运输组织设备,需用特殊方法进行运输组织的时期。
关键词:铁路客运量;客流高峰期;应对措施铁路作为国家重要的基础设施,无疑是现代交通运输业的中流砥柱,在交通领域,铁路是一种大众化交通方式,运量分析已成为研究和评审热点。
铁路客运量预测是铁路客运生产的重要基础,有效的客运量预测有助于铁路管理层制定客运营销策略,提高资源配置效率,为铁路运营管理决策提供重要参考。
一、铁路客运高峰期的特点在铁路客运高峰期时间段内,旅客呈现出集中出行的特征,在这段时间内,客运站客流量剧增,旅客发送量大,以某火车站为例,节假日期间,单日最高旅客发送量达到21893人,比平峰期的7865人高出14028人,对车站的安全有序运行构成了巨大挑战。
铁路客运高峰期的旅客客流主要由学生流、旅游流、探亲流、民工流等组成。
客流变化大、聚集快,具有地域性、方向性、时间性、复杂性、可诱导性等特点。
二、铁路客运量的影响因素1、外部因素①经济发展水平。
旅客出行需求主要来自生产与消费,很大一部分是生产性旅行需求。
经济发展水平越高,公务活动越多。
因此,社会生产发展水平直接影响着人们的出行需求。
②居民消费水平。
随着经济水平的不断增长和生活质量的提高,走亲、访友、休闲旅游等活动需求必然会增加,消费性需求也会随之变化。
③人口规模和城市化程度。
客运的对象是人,人口的显著变化必然导致旅行需求变化。
我国地大物博,生产力分布不均,各地区经济水平差异显著。
随着城市化和人口集中的加速,人力资源从经济欠发达地区流向经济发达地区,客流量也将相应增加。
④季节性因素。
季节变化对客流影响是指全年四季交替引起的客流波动,包括四季更替等自然变化直接引起的旅客出行次数与时间变化。
黑龙江交通科技HEILONGJIANG JIAOTONG KEJI201年第7期(总第309期)No. 11,2010(Sum No. 309)火车站高峰时段客运组织方法研究陈佐之(兰州局集团公司银川车务段,甘肃兰州754001)摘要:充分考虑客流的特点,关注提高客运效率,然后可以大大扩大客运量。
本文旨在找出采取有效的组织方法来分散人 们的客流线,避免高峰时段拥挤,并引入高峰时段拥挤和客流特征的概念。
然后,对客运流水线组织和设备的客运能力进行 了讨论和研究。
着重于国内火车站客运构成及高峰时段拥挤特征。
并分析了如何计算站设备容量,优化高峰时段客流管理 的方式。
关键词:火车站;交通高峰时段;客运流水线中图分类号:U427 文献标识码:A文章编号:1008 - 3333(202)11 -0248 - 021引言乘客流量是根据乘客自己的旅行需要选择自 己乘坐的车辆,在一定的时间和空间内移动到目的 地。
客流高峰是在一定时期内,客流量迅速增加, 普通客运组织方式不能满足旅客出行的要求,应找 到有效的组织方法,最大化车站设备客运容量。
客 运站的工作是提高其他运输方式竞争力的关键。
因为大型车站在高峰时段相对拥挤。
因此,提高客 运效率,缓解车站容量压力是关键。
咼峰客流是一种特殊形式的乘客,是在一个特 殊的时期,如春节假期,冬季和暑假期间,是一个大 规模的客流。
我们可以将客流分为春节客流,夏运 客流,假日流等不同类别。
由于运输所需的乘客数 量巨大且时间非常短,因此与正常客流相比,还有 一些其他客流特征。
传统的高峰客流一般发生在 春节期间,但随着人们群众生活质量的大幅提升, 人们的消费观念发生了巨大变化,旅游需求的增长 迅速增长。
因此,高峰时段也变得频繁,这意味着 客运组织面临更多挑战。
2高峰客流的构成(2学生客流量,暑假和暑假的开始和结束以 及每个节日的开始和结束是学生客流发生时段。
(2) 农民工客流量大,随着经济建设步伐越来 越快,大量农村人口进城工作,春节长假期间,大多 数农民工通勤到城镇。
重庆交通大学继续教育学院毕业设计论文题目:对城市轨道交通车站大客流组织的探讨班级: 15级城市轨道交通运营管理6班*名:***学号: ************ 指导老师:***城市轨道交通大客流组织方案的探讨摘要:城市轨道交通车站大客流主要表现为非常拥挤或极度拥挤、乘客流动速度明显减缓、客流交叉干扰严重、对乘客的正常出行造成不利影响、对运营安全造成威胁。
本文通过对城市轨道交通大客流的定义及其分类的介绍、对城市轨道交通大客流的影响因素进行分析,从行车组织和客运组织两个方面进行客流组织的探讨,最后通过成都地铁糖酒会客流组织分析,对客流组织方案进行运用,安全、有效的运送乘客。
关键词:城轨交通大客流客流组织城市轨道交通线路的走向一般都是客流集中的交通走廊,连接着重要的客流集散点,如火车站、汽车站、航空港、航运港等交通枢纽,体育场、会展中心、大剧院等大型活动中心,以及规模较大的住宅区等。
因此,这些车站在客流组织方面应有计划地做出应对大客流的预案,合理使用应对大客流的措施,这在一定程度上还弥补硬件设施的缺陷。
一、城市轨道交通的定义城市中使用车辆在固定导轨上运行并主要用于城市客运的交通系统称为城市轨道交通系统。
在中国国家标准《城市公共交通常用名词术语》中,将城市轨道交通定义为“通常以电能为动力,采取轮轨运输方式的快速大运量公共交通的总称。
”城市轨道交通是指具有固定线路,铺设固定轨道,配备运输车辆及服务设施等的公共交通设施。
“城市轨道交通”是一个包含范围较大的概念,在国际上没有统一的定义。
一般而言,广义的城市轨道交通是指以轨道运输方式为主要技术特征,是城市公共客运交通系统中具有中等以上运量的轨道交通系统(有别于道路交通),主要为城市内(有别于城际铁路,但可涵盖郊区及城市圈范围)公共客运服务,是一种在城市公共客运交通中起骨干作用的现代化立体交通系统。
二、城市轨道交通大客流定义及其分类大客流是指车站在某一时段集中到达,客流量超过车站正常客运设施或客运组织措施所能承担的客流量时的客流。
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨颜湘礼城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨颜湘礼(中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处武汉430063)【摘要】通过分析既有铁路不同类型车站、不同性质列车旅客集散特性,提出我国城际铁路车站高峰小时客流量计算方法可采用聚集系数法和图解法,并对两种方法的相关参数的选取和合理适用范围提出了参考意见。
【关键词】城际铁路车站高峰客流计算方法作者简介:颜湘礼,男,(1962-),高级工程师,中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处副总工程师。
设计际列车,三个车站均有明显的高峰特征,各站高峰系数均超过0.1,其中广州东站为0.109,深圳站为0.102,樟木头站由于以当地居民往区域经济中心广州、深圳出行为主,到、发高峰的方向不均衡更加明显,早上6:00~8:00为出发高峰,高峰系数达到0.12,下午16:00~18:00为到达高峰。
通过上述车站旅客分时进站人数曲线与各站旅客构成特征关系分析,旅客出行目的构成单一、旅客列车服务频率较少的车站,高峰系数较高,而旅客出行目的构成多样、旅客列车服务频率高的车站,高峰系数相对较低。
日均旅客发送量5万人及以上车站高峰小时系数可在0.085~0.11之间选取,日均旅客发送量小于5万人的车站高峰小时系数可在0.10~0.12之间选取。
2.2图解法图解法是通过绘制旅客聚集过程图的方法确定车站高峰小时客流量。
旅客聚集图是以设定的旅客列车运行图为基础,对每一车次旅客的集散过程通过图形来描述,各车次的旅客从开始候车一直到出发时的旅客逐渐聚集变化曲线称为该车次的旅客聚集程度曲线。
旅客聚集程度曲线受旅客客流性质、市内交通、铁路服务水平等因素影响,其模型需要根据大量旅客聚集数据统计拟合分析来标定。
根据既有铁路部分车站调查统计分析,开车前40分钟之前到站候车的旅客,普通快车占85%,市郊列车占40%,开车前20分钟之前到站候车的旅客,普通快车占95%,市郊列车占70%。
城际快速轨道交通客流预测方法的讨论城际轨道交通沿途所经区域既有城市的建成区,也有非建成区或未完全城市化的区域。
它不仅承担着城际间的旅客运输任务,同时也服务于城市内部的居民出行需求。
城际轨道交通不仅对满足城际间巨大的交通需求起着重要的作用,同时也对城市群区域经济结构的改变、城镇体系的形成以及城市群产业结构的调整有着重要的影响。
对缺少大运量交通系统的中等城市来说,城际轨道交通穿越其客运主通道,也将对解决城市内部交通拥挤问题起着积极的作用。
目前,在进行轨道交通需求预测时,普遍被接受和采用的方法是四阶段法。
即遵循土地利用与社会经济发展、交通生成预测、交通分布预测、方式划分预测、交通分配预测、规划方案评价等一系列有机联系的过程,最终实现对拟建轨道交通项目的科学、准确的规划论证,避免项目建设的盲目性。
因此,城市内轨道交通需求预测的方法、过程与城际间轨道交通需求预测本质上是一样的。
但毕竟城市内与城市间的土地利用形态、人口分布、交通模式、出行需求规律等存在着一定的或者相当大的差异,因此,进行城市内与城市间轨道交通需求预测时,从交通调查到预测模型的选取上还是有一定的不同之处,主要表现在以下几点:(1)交通小区的划分在进行城市内轨道交通需求预测时,交通小区是以街道或者社区委员会为基础依据,交通小区面积小,但人口集中;城际间轨道交通需求预测时,交通小区往往是以市、县(经济发达地区可能划分到镇、乡)为基本地域单元。
(2)交通调查在进行城市内轨道交通需求预测时,客流OD调查主要是通过居民出行OD调查得到;而城际间客流OD调查,应在充分考虑公路客流、铁路客流、水运客流、航空客流,现有城际轨道交通客流的基础上,设计调查方案,并最终确定现状客流OD分配。
(3)生成预测在进行城市内轨道交通需求预测时,应用最广泛的生成预测方法是建立土地利用或就业岗位与生成量的关系模型,或者是分出行目的的生产量与土地利用、就业岗位模型。
而在城际间,则往往依赖于社会经济指标,如GDP、GNP等,因此,回归模型及弹性系数法是常被采用的模型或方法。
城市群城际轨道交通客流预测方法探讨的开题报告一、选题背景随着城市化进程的加速,中国的城市数量不断增加,城市人口规模不断扩大,城市群日益形成。
城市群之间的联系愈发紧密,城市群间的交通需求也日益增长。
在这种情况下,城市群城际轨道交通慢慢成为人们出行的首选方式之一。
然而,随着城市群城际轨道交通系统的不断完善,如何准确地预测城际轨道交通的客流量,成为城市群轨道交通发展中的重要问题。
目前,对于城际轨道交通客流预测,学术界和业界采用的方法各不相同。
针对这一问题,本研究拟探讨城市群城际轨道交通客流预测的方法,以期达到更高的准确率和可靠性。
二、研究内容和方法研究内容:1. 分析现有城市群城际轨道交通客流预测方法和应用情况。
2. 探究城市群城际轨道交通客流预测中存在的问题,以及如何进一步提高预测准确性。
3. 研究如何应用新技术提高城市群城际轨道交通客流预测的准确性,如机器学习、深度学习等方法。
4. 进行实证分析,验证所提出的方法的可行性和有效性。
研究方法:1. 文献调研法。
对现有城市群城际轨道交通客流预测方法进行梳理和总结。
2. 理论分析法。
分析城市群城际轨道交通客流预测中存在的问题,并提出相应的解决方法。
3. 实证分析法。
针对所提出的新方法,通过实证研究和模拟分析,验证其准确性和有效性。
四、研究意义本研究可以在以下几个方面产生重要的理论和实践价值:1. 研究城市群城际轨道交通客流预测方法,对于推进城市群交通运输一体化,提高城市群运行效率,优化城市群行业结构,具有重要的实践意义。
2. 提高城市群城际轨道交通客流预测的准确性,对于降低城市群拥堵率、提高出行效率等问题具有重要的促进作用。
3. 探索新技术在城市群城际轨道交通客流预测中的应用,可以为未来轨道交通系统的发展提供新的思路和方向,推动交通领域的科技进步。
四、研究计划和预期成果研究计划:时间节点 | 计划内容--- | ---2022年3月-4月 | 阅读文献调研,撰写调研报告2022年5月-6月 | 梳理城市群城际轨道交通客流预测方法,分析存在的问题2022年7月-9月 | 探索新技术在城市群城际轨道交通客流预测中的应用,设计实验方案2022年10月-11月 | 实验数据采集和处理,模拟分析2022年12月-2023年1月 | 结论撰写和论文投稿预期成果:1. 研究报告:对现有城市群城际轨道交通客流预测方法进行梳理和总结,探究其存在的问题和未来发展方向。
客流量计算公式客流量是一个用于衡量一个地方(例如商场、机场、火车站等)在一个特定时间段内进出人数的指标。
它对于商家、企业以及城市规划者来说是至关重要的,因为它能够帮助他们了解人流趋势、制定运营策略、优化资源分配等。
计算客流量的公式可以根据具体情况有所不同,但以下是一种常见的客流量计算公式:客流量 = 入口人数 - 出口人数这个公式的基本原理是,客流量是通过统计进出口人数的差值来计算的。
入口人数是指在特定时间段内从入口进入的人数,出口人数是指在同一时间段内从出口离开的人数。
根据这个公式,如果入口人数大于出口人数,那么客流量就是正数;如果入口人数小于出口人数,那么客流量就是负数。
然而,实际情况中,客流量的计算可能更复杂,因为还涉及一些相关因素。
以下是一些可能需要考虑的因素:1. 时间段:客流量通常是以特定的时间段来计算的,例如每小时、每天、每周等。
不同时间段的客流量可能会有所不同,因此在计算客流量时需要明确指定时间段。
2. 进出口通道:客流量的计算还需要确定有多少个入口和出口通道。
如果只有一个入口和一个出口,则计算比较简单;但如果有多个入口和出口,则需要针对每个通道分别计算进出人数。
3. 停留时间:客流量的计算也可能需要考虑人们在特定地点的停留时间。
如果一个人在进入后很快就离开,那么他可能只会计算在客流量中一次;但如果一个人在特定地点停留了较长时间,那么他可能会计算在客流量中多次。
以上是一个基本的客流量计算公式和一些相关因素的参考内容。
在实际应用中,可以根据具体情况进行调整和修订。
例如,可以根据需要将客流量分为不同的分类(例如男性和女性、成人和儿童等);还可以使用更复杂的技术和方法(例如利用监控摄像头进行实时计数)来获取更精确的客流量数据。
最重要的是,在计算客流量时要确保数据的准确性和可靠性,以便更好地进行决策和规划。
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨颜湘礼
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
颜湘礼
(中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处
武汉
430063)
【摘要】通过分析既有铁路不同类型车站、不同性质列车旅客集散特性,提出我国城际铁路车站高峰小时客流量计算方法可采用聚集系数法和图解法,并对两种方法的相关参数的选取和合理适用范围提出了参考意见。
【关键词】城际铁路车站高峰客流
计算
方法
作者简介:颜湘礼,男,(1962-),高级工程师,中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处副总工程师。
设计
际列车,三个车站均有明显的高峰特征,各站高峰系数均超过0.1,其中广州东站为0.109,深圳站为0.102,樟木头站由于以当地居民往区域经济中心广州、深圳出行为主,到、发高峰的方向不均衡更加明显,早上6:00~8:00为出发高峰,高峰系数达到0.12,下午16:00~18:00为到达高峰。
通过上述车站旅客分时进站人数曲线与各站旅客构成特征关系分析,旅客出行目的构成单一、旅客列车服务频率较少的车站,高峰系数较高,而旅客出行目的构成多样、旅客列车服务频率高的车站,高峰系数相对较低。
日均旅客发送量5万人及以上车站高峰小时系数可在0.085~0.11之间选取,日均旅客发送量小于5万人的车站高峰小时系数可在0.10~0.12之间选取。
2.2图解法
图解法是通过绘制旅客聚集过程图的方法确定车站高峰小时客流量。
旅客聚集图是以设定的旅客列车运行图为基础,对每一车次旅客的集散过程通过图形来描述,各车次的旅客从开始候车一直到出发时的旅客逐渐聚集变化曲线称为该车次的旅客聚集程度曲线。
旅客聚集程度曲线受旅客客流性质、市内交通、铁路服务水平等因素影响,其模型需要根据大量旅客聚集数据统计拟合分析来标定。
根据既有铁路部分车站调查统计分析,开车前40分钟之前到站候车的旅客,普通快车占85%,市郊列车占40%,开车前20分钟之前到站候车的旅客,普通快车占95%,市郊列车占70%。
调查数据还显示,旅客出行距离越长,平均候车时间越长,车站公交系统越发达,旅客平均候车时间越短。
根据2007年8月某日广州东站调查结果,列车运行距离在300km 以内的旅客平均候车时间不超过25分钟,列车运行距离超过1000km 的旅客平均候车时间超过60分钟。
图2是广州东站T124、T301、D763次列车旅客聚集程度曲线。
广州东站市内交通发达,且中转客流较少,所以各种列车平均候车时间小于全国平均水平,其中T124次列车由广州东至长春,运行里程达3400km ,旅客平均候车时间大于广州东至武昌的T301次列车(运行里程1077km ),D763次为广州至深圳城际列车,旅客平均候车时间更短,80%的旅客集中在开车前10~25分钟进站上车。
未来我国城际铁路的服务频率、服务水平比广深线将有所提高,车站旅客聚集程度曲线特征可参考广州东站城际列车旅客集散特性;对于市内交通条件稍差的中小城市,城际旅客的平均候车时间可考虑延长5~8分钟。
根据车站各车次旅客聚集程度曲线以及旅客
上车人数,可绘制车站全天各车次集散特征图,将各车次聚集程度曲线数据叠加得到一天旅客分时进站人数分布曲线。
图3是车站7:00~9:00各车次旅客集散特性示意图。
在图3中通过移动1小时时间窗,截取进站旅客最大时段,从而获取车站高峰小时客流量。
(下转第55页)
图2广州东站部分列车旅客聚集程度曲线图
城际铁路车站高峰小时客流量计算方法探讨
颜湘礼
的需要,而依托上海磁悬浮列车示范运营线的试验梁观测数据,借助成熟的有限元分析软件进行温度场效应仿真分析,对精确模拟轨道梁温度场提供了可行性。
6结语
对于变形控制要求极高的磁悬浮轨道梁,其温度场效应不容忽视,在一定程度上可能会超过其它荷载作用成为设计的控制因素,而该项研究目前在国内尚属空白。
由于地理纬度、建筑材料、结构形式等诸多因素的差异,国外规范不可用,国内规范不适用,急需探讨出一种适合磁悬浮列车轨道梁的温度梯度模式以便及时地为工程设计提供经济、准确的依据和指导。
届时将对轨道梁的精确变形控制提供清晰、明确的解决方案,这对我国磁悬浮轨道交通的发展是十分有意义的。
参考文献
[1]吴祥明,磁悬浮上海线技术创新与工程建设的实践,上海建设科技,2004(5):3-6
[2]余华,吴定俊磁悬浮交通线的轨道梁结
构及动力特性,城市轨道交研究,2006(9)
[3]吴祥明,建立中国高速磁悬浮交通网络和磁悬浮工业体系的思考,土木工程学报,2003(3)
[4]吴祥明,华毅杰,王步,变形精确控制梁温度场分析,建筑科学,2002(8):14-16
[5]吴祥明,高速磁悬浮上海示范线的建设,同济大学学报(自然科学版),2002(7)
[6]王兰生,混凝土桥梁设计中的温度效应,国外公路,1995(12):11-16
[7]王林,项贻强,汪劲丰,王建江,各国规范关于混凝土箱梁桥温度应力计算的分析与比较,公路,2004(6):76-78
收稿日期:
2007-11-28
磁悬浮轨道梁结构温度变形的发展现状与研究前景朱莉鹏张涛
3结语
前面所述两种方法由于其分析问题的出发点不同,其适用范围有所不同,对于起终点站以及区间大站,由于其高峰小时客流量是制定旅客列车开行方案的基础,宜采用系数法,不适合采用图解法,但可以通过图解法来检算开行方案的适应性。
而对于沿途中小站,其旅客出行受旅客列车开行方案
影响较大,适合采用图解法。
参考文献
[1]铁路经济运量与行车组织设计手册.[2]中长期铁路网规划研究.中国铁道出版社.[3]交通规划模型及应用.中国铁道出版社.[4]高速铁路及客运专线旅客集散特性研究.铁道第四勘察设计院
收稿日期:2008-2-1
图3
旅客集散特性示意图。