拓展四阶段法在城市轨道交通客流预测中的应用

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1、拓展四阶段法在城市轨道交通客流预测中的应用　　一、四阶段法及其拓展　　（一）总体思路　　四阶段法的总体框架为出行产生、出行分布、方式划分、交通流分配四个阶段，而拓展四阶段法是在这四个部分的基础上引入一些先进的规划预测模型理念，对四阶段法进行科学合理的改进优化。相对于传统的四阶段法而言，拓展四阶段法增加了两部分内容，即时段划分及反馈。随着研究的不断深入，城市交通客流预测中对于交通小区的划分日益细化，每一个阶段的结构也更加复杂，许多模块开始呈现离散化的发展趋势，道路流量分配的动态化将逐渐加强。用传统的四阶段法预测交通客流时

2、，数据主要是单向流动，城市交通供需之间的互动难以准确地反映出来，且交通拥堵延迟会极大地影响交通出行。因此，在城市交通客流预测中采用一定的反馈机制十分重要，下文结合一些新技术简单阐述拓展四阶段法。　　（二）出行复合阻抗　　国外一些学者研究发现，城市道路阻抗并不能全面地反映对应总阻抗，对于出行分布情况的预测并不够准确。为了提高出行分布预测的准确度，遂提出了复合阻抗。对数及调和平均是两种常用的复合阻抗，它们于内嵌式离散选择方法。研究实践发现，这两种复合阻抗能够较好地反映综合阻抗，对于提高预测客流的准确性十分有帮助。　　（三）

3、出行分布校准　　全方式出行分布预测时，一般采用双约束重力模型进行。相关研究人员提出，在出行分布预测中，应该从居民的出行调查开始，调查他们的平均出行时间、出行距离，对大范围的出行分布状态进行研究分析，并通过对这些内容的分析，校准出行分布情况。调查我国一些城市的出行状况后发现，我国城市出行的行为特征比较规律，平均出行时间控制在30min以下，出行距离比较近，在5km以内。应用重力模型能够基于这些参数反映出行为规律，并对出行分布情况进行校准，提高出行预测的准确性。　　（四）出行方式划分　　城市出行的交通方式比较多，如公交车、

4、私家车等，如何划分出行方式是城市交通客流预测的另一个关键问题。一般情况下，相关研究人员在划分出行方式时大多选择多项离散选择方法，但是，不相关替选方案独立性存在着一定的理论缺陷，在出行方式划分时采用这种方法会产生“红蓝公交”问题。为了解决这一问题，划分出行方式时应该选择嵌套式离散选择方法，将特性比较类似的交通方式进行组合，重新分类。按照相似性，各类交通方式可以进行多次组合，这种分类方法会形成一个树状分类树，分类树形成后以条件概率对其进行选择。这种先大类后小类的选择方式有效弥补了不相关替选方案的独立性缺陷。　　（五）反馈及

5、收敛判断　　反馈模型能够帮助相关人员更加准确地了解城市交通的供需关系，提高预测客流的准确性，有利于交通需求与供给动态平衡的实现。本文在拓展四阶段法的反馈模型中引入相继平均法，可以实现多循环反馈。在相继平均法中，使用碰撞率、总偏差流量/总偏差流量百分比等参数检测判断模型的收敛性，其中碰撞率主要反映了前后循环矩阵的相似性。通过实践应用发现，碰撞率的值越靠近表示前后循环矩阵的相似性越高。重复多次循环模型，能够实现交通供需的平衡。　　二、无锡市城市轨道交通1号线客流预测　　（一）无锡市城市轨道交通规划　　下文结合江苏无锡城市轨

6、道交通1号线的客流预测情况，对拓展四阶段法进行具体的分析介绍。　　（二）1号线的客流预测方法　　1.出行产生。出行规模的预测需要结合城市人口情况、就业岗位情况、各种交通形式的对外客运情况，进行规划预测。人均出行次数是出行规模预测中的重要参数之一，通过对我国其他一些城市如大连、上海等地区规划的人均出行次数的了解以及无锡市城市居民实际的出行情况调查，可以得到无锡市市民的平均出行情况。研究调查后发现，常住人口的平均出行次数略低于暂住人口及流动人口的平均出行次数。结合国外其他国家人均出行次数的调查发现，随着经济的不断增长，城市

7、居民的人均出行次数会有一定的增长。因此，可以预测无锡市居民的日出行次数还有上升的空间。　　2.出行分布和校准。对无锡市居民一段时间内的出行情况进行调查，发现无锡市居民的出行行为与国内其他城市的出行行为特征较相符，平均出行时间在23min左右，平均出行距离3.9km。笔者在无锡市居民出行规律的基础上采用对数和调和平均复合阻抗分析了无锡市的综合阻抗，使用双重力约束模型校准和预测了无锡市的客流出行分布情况。　　3.出行方式划分。本文对城市交通方式进行了离散式选择划分预测，城市客运可以分为非竞争类方式和竞争类方式两种。非竞争类

8、方式主要指的是步行；竞争类方式又可以继续划分为完全竞争类和合作竞争类，自行车、汽车等其他机动车为完全竞争类，而轨道交通等属于合作竞争类。将预测后得到的出行方式比例与国内及国外的部分城市进行对比，发现使用这种方法划分交通出行方式具有一定的合理性。　　4.时段划分。对我国25个城市的早高峰小时出行比例进行调查，结果显示，这25个城市中