基于类比法的高速铁路客流预测和分析

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1、学校代码：密级：公开办羞交遥乂攀硕士学位论文基于类比法的高速铁路客流预测和分析作者：冷暖暖导师：轰嘉北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）签字円期：厶丨年月円签字闩期：年月円学校代码：

2、密级：公开北京交通大学硕士学位论文基于类比法的高速铁路客流预测和分析作者姓名：冷暖暖学号：耳石导师姓名：双石石职称：教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：交通运输规划与管理研究方向：运输组织现代化北京交通大学年月致谢本论文的工作是在我的导师聂磊教授的悉心指导下完成的，聂磊教授渊博的知识、严谨的治学态度和精益求精的工作作风使我受益匪浅，值得我终生学习。在聂老师的悉心指导下，我从一个门外汉慢慢成为铁路运输科学研究的探索者，培养了较强的学术研究能力。在攻读硕士的三年时间里，聂老师不仅为我创造了优越的科研和学习环境，同时在人生态度和意志品质方面给予

3、我谆谆教诲；不仅在学术研究方面帮我指点迷津，同时在生活上对我关怀备至。我深深感念于聂老师的关心、爱护和谆谆教导，这些教益必将激励着我在今后的人生道路上奋勇向前。能师从聂老师，我为自己感到庆幸。在此，谨向聂老师表示我最诚挚的敬意和感谢！感谢聂老师为我所付出的一切心血。贺振欢老师悉心指导我们完成了实验室的科研工作，衷心感谢贺老师在我攻读硕士研究生期间给予我的指导和帮助。感谢师姐付慧伶、佟璐，师兄郭根材、张天伟、武鑫、邹雨廷、柳健，在科研工作中给予我的指导以及对我论文撰写和修改提供的帮助。感谢同年级的李金梅、张新、辛雅闻、王听、李文俊、袁午阳、黄全，

4、师妹徐广岩、赵莉莉、陈珂冰，师弟韩沛文、童佳楠、罗浩、许若曦、刘罡、江政杰、姜飞，感谢他们在科研、学习和生活上给予我的关心和帮助。感谢全体同门为我的科研学习创造了浓厚的氛围，在此表达我诚挚的感激之情。感谢我的父母，感谢他们一直以来给予我的最无私、最伟大的爱，他们的理解和支持是我不断努力的原动力，是我力量的源泉。最后，非常感谢评审专家在百忙之中对本论文进行认真评审，感谢答辩委员会的各位学者老师们，他们的意见使我对论文进行了有益的补充和完善。感谢参考文献中所有作者所作出的研究工作，为本论文的研究奠定了坚实基础。北京交通大学硕士学位论文摘要摘要我国正

5、处在高速铁路快速建设阶段，无平行既有铁路的新建高速铁路往往缺乏历史数据，较难把握客流的规律，使得客流预测的难度增加，高速铁路客流预测是编制和优化列车开行方案的重要基础，因此，提出合理的客流预测方法、准确地预测高速铁路网客流具有重要的理论和现实意义。本文在总结国内外客流预测、客流空间特性和客流与社会经济分析三个方面的研究理论和方法的基础上，提出了类比法，是一种用于历史数据缺乏条件下的高速铁路客流预测的可行方法。类比法是从线路设计速度、线路长度、站间距、沿线地区的社会经济等方面寻找具有一定相似性的已开通的运营线路作为参照，运用参照线路的客流数据进行

6、类比预测，客流预测的过程采用改进的四阶段法，其中重力模型将跨线和跨省的因素考虑到阻抗函数中。本文将类比法应用到南广线和贵广客专的高速铁路客流预测中，提出了完整的初期和中期的客流预测的应用流程。南广线和贵广客专是西南地区两条无平行既有铁路的新建高速铁路线，历史客流数据缺乏，客流预测难度较大。本文经过类比分析，选取具有一定相似性的甬台温温福高速铁路作为参照线路。运用参照线路的客流和社会经济数据标定了四阶段法中各个阶段的参数。按照类比法在初期和中期预测中的应用流程，分别预测出了年和年的南广线和贵广客专的客运总量、客流量和区段客流量。将部分客票数据中的

7、实际客流数据与预测所得的客流数据进行对比分析，对比结果显示预测的客流数据较为准确，从而验证了类比法在无平行既有铁路的新建高速铁路客流预测中的适用性。关键词：南广线；贵广客专；高速铁路；客流预测；客流分析；类比法；四阶段法北京交通人学硕士学位论文北京交通人学硕士学位论文；北京交通大学硕士博士学位论文目录目录顧绪论研究背景与意义研究背景研究意义文献综述国外研究现状国内研究现状研究现状总结研究内容与技术路线研究内容技术路线无平行既有铁路的新建高速铁路客流预测难点分析南广线、贵广客专基本概况尚铁线路百息沿线地区的社会经济概况其他运输方式的客流信息既有铁

8、路客流航空客流公路客流客流预测的难点本章小结基于类比的高速铁路客流预测方法四阶段法客流预测的影响因素四阶段法模型类比四阶段法类比法在客流预测中的应用流