轨道交通客流预测方法研究

本文从我国轨道交通建设与客流预测现状出发,分析了轨道交通客流预测的内容和复杂性,研究了轨道交通客流预测的预测模式和基本方法,并提出了自己的观点。     

改善轨道交通客流预测的措施探讨

城市轨道交通运量大、运营成本低、占用城市土地面积小、不会影响周围环境,有效的缓解当前城市交通拥堵、土地紧张的局面。因此近年来在全国各大城市快速发展,目前全国有上百个城市正在积极建设城市轨道交通工程。然而城市轨道交通发展过程中,要加强客流预测能力,从而确保城市轨道交通的建设符合城市市民出行要求。     

南昌至九江城际轨道交通客流预测理论研究

本文根据客运需求来源,将昌九城际铁路客运量分为既有铁路趋势运量、转移运量和诱发运量三部分。通过对这三部分运量的单独预测,以求得昌九城际铁路客运量的预测结果更为准确。     

南昌轨道交通线网客流预测及引导作用分析

南昌将在2020年基本建成城市轨道交通线网,用以解决日益加剧的城市交通问题。本文根据2010年南昌居民出行调查报告对2020年南昌轨道交通线网进行客流预测,分析南昌轨道交通各线路的客流量、客流强度以及对周边土地利用的引导作用。     

基于客流动态仿真的轨道交通运营研究

概述 城市轨道交通的快速发展,使轨道交通在公共交通中的作用日益重要.据统计,截止到2019年12月31日,上海地铁已开通运营17条线路,415座车站,运营里程705km.《上海市轨道交通近期建设规划(2017～2025)》中预计到2025年,上海轨道交通网络总里程将超过970km (不含市域铁路),地铁制式线路23条,...     

基于EEMD高铁客流预测

铁路运输是一种重要的交通运输方式,近年来,随着我国铁路事业的不断发展,高铁的出现,极大的提升了铁路运输的速度和效率,我国也逐渐发展成为在建规模最大、运营速度最高、运营里程最长、集成能力最强、系统技术最全、发展速度最快的国家。在高速铁路的发展当中,对客流量的准确预测,是高铁修建的依据和基础。因此,基于EEMD的高铁客流预测,具有十分重要的意义和作用。     

宁波轨道交通站点客流形成特征分析

分析地铁站点客流的需求特征,是是进行客流组织、提高客运服务水平的重要基础。以宁波轨道交通1号线望春桥站和西门口站为研究对象,通过对站点周边用地和客流调查,得到了该地铁站点区域的客流吸引特征,主要包括地铁客流产生特征、地铁客流接驳方式选择特征、地铁站点客流吸引范围特征等,以期为地铁车站客流组织、客流提升策略的制定提供基本依据。     

东莞轨道交通客流与投融资研究

掌握人口及其区域分布是客流量研究的出发点。文章利用作者前期对东莞的系统性人口研究成果探讨东莞城市轨道系统建设的可行性,对轨道交通客流量及建造与运营成本进行分析和测算。认为无论从构建珠三角城市群的角度及提升东莞整体竞争力而言还是东莞本身人口及自有力量而言,轨道交通建设都是可行的。     

基于手机网络数据的轨道交通站点实时动态客流检测研究

对各大型与特大型城市,轨道交通方式出行的客流分担量日趋上升,且时间上、空间上高度集中。只有实时动态地把握轨道交通客流数据信息,及时快速进行定量化、科学化分析研判,才能迅速采取针对性的预案,做出可靠决策。传统客流检测方式,无法掌握乘客在轨道交通线路上的具体行动线路,无法了解乘客的换乘线路。本研究利用手机技术持续追踪手机用户的出行轨迹,识别并处理得到各个站点的客流总量及客流组成情况,即,每个统计周期内,各个站点某线路进站客流量、某线路出站客流量及某线路换乘至另一线路的换乘客流量。从而提供了更全面、更精细的轨道交通站点客流数据,为轨道交通运营组织优化调整提供了定量化的决策分析支持。     

城市轨道交通客流预测方法分析

客流预测是对远期交通需求的一种状态量化,对于城市的总体规划和综合交通规划有着重要的指导作用。同时,轨道交通作为国内外重大系统工程,项目建设初期要根据客流预测提供的数据进行规划设计,这样才能提高城市轨道交通建设的科学性和经济性。     

城市轨道交通客流预测方法的研究

城市轨道交通,在城市现代化建设中占据重要地位,能够对人们的出行产生重大积极的影响。加强城市轨道交通的建设工作,能够真正发挥其作用和价值。想要充分提升城市轨道交通的质量和水平,就需要对轨道的选址、车站分布等各项情况进行充分考虑,在对轨道的这些情况进行考虑时,就不得不进行交通客流的预测工作,这其中就需要使用到积极有效的预测方法。主要是从城市轨道交通客流的特点入手,对城市轨道交通客流预测的方法进行全面而细致的说明和介绍。     

基于卡尔曼滤波交通预测的交叉口时空优化

交通拥堵已成为国内制约经济发展、加重环境污染、影响出行效率的重要因素,如何在现有的道路条件下更高效的完成出行是解决拥堵问题的主要思路。本文基于时空上的交通历史数据及实时检测数据,通过卡尔曼滤波进行短时交通预测,再根据预测出的交通流量对交叉口设置可变车道并优化信号配时,最后使用VISSIM软件对预测流量下优化后的交叉口进行交通仿真。分析结果显示:该方法可有效的提高交叉口服务水平、减小车均延误及排队次数。     

基于Compertz模型的轨道交通车辆专利领域预测分析

城市轨道交通是使用铺设轨道搭载交通工具来完成运输任务的运输系统.日常生活中常见的城市轨道交通有轻轨、地铁、有轨电车、磁悬浮轨道系统以及单轨交通系统.在城市中,一般以电能为驱动能源为轨道交通提供动力.轨道交通普遍具有运量大、速度快、安全性高、对环境污染较小、运营时间长、覆盖范围广、班次密集等优点,为城市建设发展提供了有力...     

城市公共交通换乘客流预测方法研究

城市公共交通建设的模式和规模既要适应近期城市交通的需求,又要适应远期城市交通发展的要求,因此,本文在研究城市当前客流规模和特点的基础上,采用非集聚模型进行城市公共交通换乘客流进行预测。     

灰色模型在铁路客流预测中的应用

文章根据铁路现有的客流量,将铁路系统视为灰色系统,运用灰色预测模型对客流作出预测,并运用残差修正和新陈代谢进行优化,解决了预测精度和可信度的问题.     

城市公共变通换乘客流预测方法研究

城市公共交通建设的模式和规模既要适应近期城市交通的需求,又要适应远期城市交通发展的要求,因此,本文在研究城市当前客流规模和特点的基础上,采用非集聚模型进行城市公共交通换乘客流进行预测。     

灰色模型在铁路客流预测中的应用

文章根据铁路现有的客流量,将铁路系统视为灰色系统,运用灰色预测模型对客流作出预测,并运用残差修正和新陈代谢进行优化,解决了预测精度和可信度的问题。     

城市轨道交通客流预测影响因素辨识研究

客流预测是城市轨道交通规划建设的重要环节,是规划、设计和运营工作的基础,预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。从目前我国开通运营的轨道交通线路分析来看,实际运营客流与预测客流存在较大误差,导致规划设计失当、客流效益不佳、资源配置不合理等问题。本文从预测原理出发,探寻目前国内客流预测面临的共性问题,旨在指导未来的客流预测工作,规避误差因素,提高客流预测精度。     

基于深度学习模型的船舶碳排放时空预测研究

船舶碳排放的预测研究在挖掘碳排放时空分布特征、揭示排放时空演化规律、制订和调整脱碳政策等方面具有重要的理论与实践意义。然而目前,船舶航行状态辨识的准确性依旧制约着船舶碳排放测算的精度,而且,船舶碳排放预测研究多集中于预测其在时间维度的演化规律,尚未考虑兼顾时空双重维度的多维预测。因此,为解决船舶碳排放测算中航行状态辨识误判率高,以及传统碳排放预测方法难以兼顾空间相关性等问题,首先,本文以轨迹段为基本单元,在综合考虑航行状态持续时间、地理活动范围和航向变化等多维运动特征的基础上,提出了一种新的时空轨迹搜索算法,实现了航行状态的精准辨识;其次,本文引入了深度预测学习领域的ConvLSTM模型,构建了一种新的船舶碳排放时空预测框架,并提出一种基于GIS空间识别技术的高分辨率时空序列数据集构建方法。该框架不仅可预测船舶碳排放在时间维度上的演化规律,还可通过卷积运算,充分挖掘碳排放在空间上的局部依赖关系;最后,以我国渤海海域为例,基于船舶AIS数据,开展了船舶航行状态辨识和碳排放预测实验,结果表明：本文提出的航行状态辨识算法准确率达90%以上,有效解决了仅依据实时航速和主机负载划分航行状态的误判...     

空气质量指数时空预测研究

以含中国经纬度坐标极值范围内2 428个空气质量监测站记录的从2014年12月31日至2015年1月12日每隔6个小时观测一次的数据作为研究对象,介绍了时空克里格插值模型、时间序列和普通克里格组合模型,并对2种模型进行验证比较,结果表明时空组合模型具有更好的预测精度。