bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前比較常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部極小值、收斂速度慢等缺陷,將lm算法引入到bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,以改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)時(shí)的訓(xùn)練過(guò)程,并利用軌道交通客流的時(shí)間序列對(duì)其有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果證明該方法對(duì)軌道交通客流的短時(shí)預(yù)測(cè)有著更高的準(zhǔn)確度和精度。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前比較常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部極小值、收斂速度慢等缺陷,將lm算法引入到bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,以改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)時(shí)的訓(xùn)練過(guò)程,并利用軌道交通客流的時(shí)間序列對(duì)其有效性進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果證明該方法對(duì)軌道交通客流的短時(shí)預(yù)測(cè)有著更高的準(zhǔn)確度和精度.

城市軌道交通線路短時(shí)客流具有不確定性特征.分析了短時(shí)客流的準(zhǔn)周期性,用云概念表示短時(shí)客流的特征,構(gòu)建歷史時(shí)間云、歷史客流云、當(dāng)前客流趨勢(shì)云以及客流預(yù)測(cè)云,并建立時(shí)間云與客流云的關(guān)聯(lián)規(guī)則,將時(shí)間云作為規(guī)則前件,客流預(yù)測(cè)云作為規(guī)則后件構(gòu)建單條件多規(guī)則不確定性預(yù)測(cè)云模型.以南京地鐵2號(hào)線15min間隔的進(jìn)站客流預(yù)測(cè)為例,將云模型與arima模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,證明云模型應(yīng)用于短時(shí)客流預(yù)測(cè)的有效性,從而為城市軌道交通線路短時(shí)客流預(yù)測(cè)提供了一種新途徑.

城市軌道交通線路短時(shí)客流具有不確定性特征。分析了短時(shí)客流的準(zhǔn)周期性,用云概念表示短時(shí)客流的特征,構(gòu)建歷史時(shí)間云、歷史客流云、當(dāng)前客流趨勢(shì)云以及客流預(yù)測(cè)云,并建立時(shí)間云與客流云的關(guān)聯(lián)規(guī)則,將時(shí)間云作為規(guī)則前件,客流預(yù)測(cè)云作為規(guī)則后件構(gòu)建單條件多規(guī)則不確定性預(yù)測(cè)云模型。以南京地鐵2號(hào)線15min間隔的進(jìn)站客流預(yù)測(cè)為例,將云模型與arima模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,證明云模型應(yīng)用于短時(shí)客流預(yù)測(cè)的有效性,從而為城市軌道交通線路短時(shí)客流預(yù)測(cè)提供了一種新途徑。

把城市軌道交通換乘客流數(shù)據(jù)進(jìn)行了深刻的分析，得出的結(jié)果就是相同的特征日具有相同的客流特征。本文主要介紹的就是城市軌道交通換乘客流的預(yù)測(cè)．并分析客運(yùn)組織的應(yīng)用。

城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法

我國(guó)城市化進(jìn)程迅速發(fā)展,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展迫切需要城際軌道交通的支持。本文首先介紹了城際軌道交通客流預(yù)測(cè)的相關(guān)方法。其次,將城際軌道交通客流換分成城市內(nèi)和城市間的客流,提出城際軌道交通客流預(yù)測(cè)的總體技術(shù)路線。最后,以廣佛環(huán)線城際軌道交通客流預(yù)測(cè)為例進(jìn)行相關(guān)說(shuō)明。

研究目的:在軌道交通項(xiàng)目前期研究中,特別是軌道交通線網(wǎng)編制過(guò)程中,對(duì)線網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、走向進(jìn)行確定時(shí)要以客流規(guī)模作為主要依據(jù)之一。但傳統(tǒng)的客流預(yù)測(cè)工作量較大,建模及計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、耗時(shí),難以適應(yīng)項(xiàng)目推進(jìn)的要求。本文以交通調(diào)查為基礎(chǔ),探討估算軌道交通總量和最大斷面流量的方法,可在短時(shí)間內(nèi)得出客流結(jié)果,以此作為城市軌道交通前期研究過(guò)程中把握規(guī)模的重要參考。研究結(jié)論:(1)軌道交通客流預(yù)測(cè)可以居民出行od調(diào)查資料為基礎(chǔ)進(jìn)行估算;(2)依據(jù)出行鏈及功能區(qū)劃分的原則可推算線路客流總量及最大斷面客流量;(3)經(jīng)對(duì)天津地鐵1號(hào)線客流總量及最大斷面客流量的模擬計(jì)算,結(jié)果誤差較小,該方法具有一定的可信度;(4)該方法可應(yīng)用于線網(wǎng)規(guī)劃中對(duì)線網(wǎng)規(guī)模及線路客運(yùn)量水平的估算,有利于加強(qiáng)線網(wǎng)布設(shè)的數(shù)據(jù)化,提高規(guī)劃的可信度。

本文從我國(guó)軌道交通建設(shè)與客流預(yù)測(cè)現(xiàn)狀出發(fā),分析了軌道交通客流預(yù)測(cè)的內(nèi)容和復(fù)雜性,研究了軌道交通客流預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)模式和基本方法,并提出了自己的觀點(diǎn)。

客流預(yù)測(cè)是對(duì)遠(yuǎn)期交通需求的一種狀態(tài)量化,對(duì)于城市的總體規(guī)劃和綜合交通規(guī)劃有著重要的指導(dǎo)作用.同時(shí),軌道交通作為國(guó)內(nèi)外重大系統(tǒng)工程,項(xiàng)目建設(shè)初期要根據(jù)客流預(yù)測(cè)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì),這樣才能提高城市軌道交通建設(shè)的科學(xué)性和經(jīng)濟(jì)性.

以基于距離衰減理論的可達(dá)性模型為基礎(chǔ),運(yùn)用gis柵格數(shù)據(jù)分析方法,獲得了社區(qū)公交出行預(yù)測(cè)的新方法。主要過(guò)程包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分解、可達(dá)性模型標(biāo)定參數(shù)及可達(dá)性概率計(jì)算。以大連市七賢嶺街區(qū)作為實(shí)例進(jìn)行了社區(qū)公交出行客流分布預(yù)測(cè)研究,并基于實(shí)際調(diào)查對(duì)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,基于gis的可達(dá)性模型對(duì)公交出行發(fā)生預(yù)測(cè)方法在微觀層次提供了一個(gè)有效的方法。該方法所需數(shù)據(jù)較少,數(shù)據(jù)分析周期短,建模成本低,適應(yīng)我國(guó)目前城市建設(shè)量大、速度快的國(guó)情,是一種值得深入研究的方法。

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通過(guò)分析城市軌道交通客流量的時(shí)序特征和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用機(jī)理,將具有不同時(shí)序特征的數(shù)據(jù)分別用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,建立了基于客流時(shí)序特征的并行加權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并用該模型對(duì)北京市城市軌道交通各條線路的客流進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,各線路客流量預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)百分誤差均在10％以下,小于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差,提高了預(yù)測(cè)精度.

城市軌道交通短期客流預(yù)測(cè)是列車(chē)運(yùn)力配置和網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)決策的基礎(chǔ),預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性、精細(xì)度及科學(xué)合理性決定了運(yùn)營(yíng)過(guò)程的安全性、運(yùn)營(yíng)組織的高效性和資源配置的均衡性.節(jié)假日(包括節(jié)前一日)客流與平日有明顯差異,不同節(jié)假日、不同車(chē)站的客流規(guī)律各異,預(yù)測(cè)過(guò)程同時(shí)面臨路網(wǎng)結(jié)構(gòu)改變、歷史可用樣本少等問(wèn)題,本文綜合考慮大型活動(dòng)、惡劣天氣、車(chē)站周邊土地利用性質(zhì)等影響因素,采用模糊c均值聚類(lèi)法和一元線性回歸模型,構(gòu)建了適用于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變的車(chē)站進(jìn)、出站量預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合北京市軌道交通歷史客流數(shù)據(jù),對(duì)2015年清明節(jié)前一日車(chē)站進(jìn)、出站量進(jìn)行了預(yù)測(cè),與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比表明,本模型預(yù)測(cè)結(jié)果更好,全路網(wǎng)客運(yùn)量誤差率為0.27%,車(chē)站平均預(yù)測(cè)誤差率為3.92%.

在緩解城市交通擁堵、環(huán)境污染等問(wèn)題上,城市軌道交通起到了舉足輕重的作用?？土黝A(yù)測(cè)作為城市軌道交通建設(shè)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)和前提依據(jù),單一的客流預(yù)測(cè)方法往往難以滿(mǎn)足預(yù)測(cè)精度要求,因此,通過(guò)收集北京地鐵2號(hào)線2017年全年客流量數(shù)據(jù),對(duì)其常態(tài)客流統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行了深入的分析,并采用spss分析軟件進(jìn)行了層次聚類(lèi)分析,構(gòu)建了pwnn組合預(yù)測(cè)模型,對(duì)常態(tài)客流進(jìn)行了客流預(yù)測(cè)分析。結(jié)果表明:pwnn組合模型能夠減小常態(tài)客流的預(yù)測(cè)誤差。

對(duì)各種城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析和比較,指出進(jìn)行短期城軌客流預(yù)測(cè)的必要性。支持向量回歸方法作為以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)算法,可應(yīng)用于軌道交通客流量預(yù)測(cè)。構(gòu)建了城市軌道交通客流的預(yù)測(cè)模型,與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比照試驗(yàn)。

城市軌道交通客流的特征分析，可以為城市的軌道交通規(guī)劃創(chuàng)造條件，而客流預(yù)測(cè)是各項(xiàng)設(shè)計(jì)工作的基礎(chǔ)。預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠與否直接關(guān)系到城市軌道交通的建設(shè)投資、運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益。就城市軌道交通客流特征及預(yù)測(cè)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了探討，以期為軌道交通的運(yùn)行提供參考借鑒。

為預(yù)測(cè)大連站的客流,在進(jìn)行居民出行調(diào)查的基礎(chǔ)上,借助部分\"四階段\"法的研究成果,引入廣義出行費(fèi)用,以最小廣義費(fèi)指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定車(chē)站的吸引范圍;然后通過(guò)建立居民的出行方式鏈組合,結(jié)合logit概率模型,求得大連站的進(jìn)出站客流與換乘客流,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該法在對(duì)換乘車(chē)站進(jìn)行客流預(yù)測(cè)時(shí)具有一定的合理性。

針對(duì)烏魯木齊市軌道交通客流預(yù)測(cè),論述如何在不進(jìn)行大規(guī)模的分片區(qū)城市人口和就業(yè)調(diào)查情況下,依據(jù)社區(qū)人口調(diào)查和全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù),利用地理信息系統(tǒng)平臺(tái)軟件(arcgis)的空間分析功能作為工具,將社區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)中的就業(yè)崗位經(jīng)分析計(jì)算轉(zhuǎn)化為客流預(yù)測(cè)所需的交通小區(qū)的居住人口數(shù)和就業(yè)崗位數(shù)。

目前,在我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及新型城鎮(zhèn)化的市場(chǎng)轉(zhuǎn)型下,綠色、高效、便捷的城市軌道交通的構(gòu)建已經(jīng)成為緩解城市交通壓力、提升城市形象以及便于居民出行的迫切需要.居民出行特征分析是客流預(yù)測(cè)的重要組成部分,而客流預(yù)測(cè)研究又是分析軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃的重要依據(jù).

當(dāng)前國(guó)內(nèi)許多大城市正在積極地興建或籌建快速軌道交通設(shè)施，而客流量是軌道交通工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)與建設(shè)、運(yùn)營(yíng)與管理的基礎(chǔ)。通過(guò)分析階段期間不足及預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確原因，建設(shè)性的提出城市軌道交通誘增客流量預(yù)測(cè)方法。得出了基于該方法預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精確度較高，適用現(xiàn)代客流預(yù)測(cè)發(fā)展的需要，具有一定的可行性。

“城市軌道交通客流預(yù)測(cè)理論、方法和應(yīng)用”研討會(huì)