城市轨道交通断面客流估计

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1、第一章绪论1．1研究背景弟一早殖化我国内地自1965年开始建设第一条地铁至今，城市轨道交通建设已经有50年了。最近10年来，我国城轨进入了快速建设期，年均新建里程几百公里，到2013年末，我国轨道交通运营里程己达2746公里。截止到2014年末，全国在建和规划建设城市轨道交通的城市有79个，其中，北京、上海和广州三个城市网络化效应日益明显，做到了全网统筹规划布局；深圳、南京、重庆、天津等城市的网络化效应正逐步显现；将来，还会有更多城市相继进入网络化时代。我国城市轨道交通真正开始进入一个蓬勃发展时期⋯。与轨道交通单线运营模式不同，网

2、络化运营要求保证线路间互联互通，乘客能够在轨道交通线网内进行无障碍换乘。在网络化运营和无障碍换乘背景下，如何保证城市轨道交通系统正常和高效运营，不仅取决于轨道和车辆等基础设施条件，更有赖于运营管理手段和技术手段的先进性。而运营管理的核心在于客流。断面客流估计可以准确把握客流变化规律，有助于基于客流规律安排运营计划，从而使轨道交通系统的运营管理更加具有科学性和准确性。断面客流是城市轨道交通运营状态的基本参数，其定义为在统计时段内线路上任一区间断面上通过的乘客数量，在数值上等于在该统计时段内通过该断面的所有列车载客量之和。目前国内对轨

3、道交通断面客流预测的研究内容较多而对断面客流的估计研究较少。断面客流估计数据是断面客流短时预测的基本输入数据，因此，估计方法的合理性关系到预测结果的准确性与可靠性。根据断面客流的定义可知，进出站的客流能够影响该车站相邻区域的断面客流的变化。除此之外，断面客流还会受到整个线路的客流来源的区域的用地性质、开发程度和大众出行规模的影响，而不仅仅是一个断面所在区间涉及到的区域的影响12J。由于乘客的起始站和目的站不尽相同，所以各个车站的进出站的人数有差异，所以在单向线路中，也会不可避免地出现差异较大的断面客流量分布【3】。同时，方向相反的

4、两个线路上，对应的断面客流量也有所不同，一般不会出现所有断面客流数据一致的情况。断面客流量在地铁运营调度中，是分析整个线路客流量分布的依据之一，是不可缺少和替代的数据。结合研究轨道交通乘客的乘车过程可知，各线路站台上的客流、客流在列车上的分布以及断面客流三者之间相互关联、相互影响，因此，在对轨道交通断面客流进行实时估计时需要完整地、系统地分析三者之间的相互关系【4】。现有对断面客流的估计大多是依据轨道交通的年、月、周、日的历史运营数据，来推算同周期内的相似时间段的断面客流，不具有实时性，达不到作为短时预测的基本输入数据的要求，另外

5、，历史断面客流数据在估计时大多将乘客进展刷卡时间作为上车时间，忽略了乘客在站内行走时间对乘客上车的影响，因此估计不够精确。而另有些研究虽考虑了列车和站台客流的交互，但未对站间客流的动态分配规律，以及进站客流和换乘客流到达站台的规律进行深入分析。因此，如何通过研究站间客流OD动态分布规律和站间客流分配方法，进而根据列车与站台客流的交互关系，实时估计断面客流，是首先需要解决的难题。本文所提出的城市轨道交通断面客流估计方法能够针对网络化运营的城市轨道交通线网估算出l东南大学硕士学位论文各个断面的实时客流量。根据计算出的实时断面客流，运营

6、管理部门可以对运营计划实时调整、对拥堵客流进行疏导、提高轨道交通服务水平等，并能够为断面客流预测提供输入数据，因而具有重要的研究意义。1．2国内外研究现状本文所采用的断面客流估计的基本原理是从站间OD矩阵出发，通过实时计算各站台的上车人数和下车人数，推算列车的实时载客量，进而得出一定统计时段内各区间断面的断面客流。下面针对本文在客流OD矩阵分配和断面客流估计方面涉及的相关理论研究做出如下总结。11客流OD矩阵分配模型城市轨道交通网络客流分配属于交通分配问题研究的范畴，其通过将已有的OD出行量按照一定原则分配至路网上从而得到各路段的

7、交通量。对于此类问题，国内主要借鉴城市道路交通网络分配理论，一般采用“最短路径”算法或“多路径概率分配”算法。“最短路径”算法采用“全由全无”的分类理念，将客流量按照分配比例100％(全有)分配到最短路径上，而其他路径上，客流量的分配比例为零(全无)。例如，牛新奇【5J假设全部乘客都选择最短路径出行，将全部网络流量分配到最短路径上。王丽娜16J基于历史客流数据，利用最短路径分配法将oD客流量分配到路网上，从而得到断面客流，认为使用最短路径法对北京市地铁网络的断面客流进行计算是符合实际的。刘倩17】通过分析大量进出站以及断面客流历史

8、数据，获取各个时间段的OD客流量，使用最短路径分配法，以5分钟为时间间隔将北京城轨系统的OD客流分配到最优时问路径上，从而得到符合实际的断面客流。“最短路径”算法没有考虑城市轨道交通网络中复杂多变的实际情况，对影响乘客出行路径选择的其他因素考虑不够