| 基于AFC数据的耦合时空特征下地铁高峰客流预测研究 |
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| 引用本文： | 宋丽梅.基于AFC数据的耦合时空特征下地铁高峰客流预测研究[J].杨凌职业技术学院学报,2023(1):14-17. |
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| 作者姓名： | 宋丽梅 |
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| 作者单位： | 1.杨凌职业技术学院712100; |
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| 基金项目： | 杨凌职业技术学院2021年院内基金项目“城市轨道交通网络高峰客流拥挤管控研究”(ZK21-38)；陕西省职业技术教育学会2022年度教育教学改革研究课题(2022SZX380)；杨凌职业技术学院2022年人文社会科学(教改)研究基金项目(GJ22035)。 |
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| 摘 要： | 高峰客流拥挤是大城市轨道交通面临的主要问题，表现为客运服务水平降低，存在客流安全问题。高峰客流中主要客流为以工作出行的客流，这类客流具有出行稳定、强度高等特征，从而出现高峰客流拥挤问题。本文利用自动售检票数据所包含的乘客出行内在关系，构建基于规则的乘客工作出行客流辨识算法；从不同方面挖掘工作出行客流特征，以西安地铁1号线为例，分析了地铁客流的耦合时空特征，发现当高峰客流拥挤时，其呈周期性重复特征因素包含产生位置、时间及持续时间等，从而提取了影响地铁客流变化主要因素，包括节日、非节日、时间段、站点和天气，从而提高地铁客流预测的准确性。
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| 关 键 词： | 城市轨道交通 高峰客流拥挤 客流辨识算法 客流预测 |
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