基于AFC数据的城轨站间客流量分布预测-论文.pdf

《基于AFC数据的城轨站间客流量分布预测-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第36卷，第1期中国铁道科学Vo1．36No．12015年1月CHINARAIIWAYSCIENCEJanuary，2015文章编号：1001—4632(2015)01—0126—07基于AFC数据的城轨站间客流量分布预测蔡昌俊，姚恩建L，张永生，刘莎莎(1．北京交通大学交通运输学院，北京100044；2．北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044；3．广州市地下铁道总公司，广东广州510310)摘要：基于轨道交通自动售检票系统(AutomaticFareCollection，AFC)统计获得的集计型客流数据，依据行为分析理论，提出1种适用

2、于路网结构变化条件下的城轨站间客流量分布预测模型。首先，基于随机效用最大化理论，构建乘客目的地选择模型，选取终点站吸引客流量、列车运行时间、乘客在站换乘时间、乘客换乘次数、起终点站的线位关系和站点属性6个指标构建效用函数，以反映目的地吸引力、城轨服务水平、起终点站之间的线位匹配关系等对乘客目的地选择行为的影响，在此基础上，建立站间客流量分布预测模型；然后，利用代表个人法将AFC数据转化为非集计型数据，基于WESML(WeightedExogenousSamplingMaximumLikelihood)估计方法，实现对目的地选择的非集计预测模型的参数标定。采用广州地铁6号

3、线开通前后的AFC数据，对该预测模型的预测效果进行检验。结果表明：在新线接入导致地铁线网结构发生变化的条件下，全线网站间客流量分布预测的平均绝对误差仅为36人，因此该预测模型具有较高的预测精度。关键词：城市轨道交通；客流预测；路网结构；集计型数据；非集计模型；自动售检票系统中图分类号：U239．5：U293．13文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1001—4632．2015．01．18近年来，随着我国城市轨道交通的大力发展，结构发生较大变化，产生了新的OD对，因此增长大量新线开通并连接入网，很多大城市的城市轨道系数法无法直接应用于新线接入后的站间客流量

4、分交通网络化运营效应已非常明显【】]。在新线开通布预测。而重力模型、介人机会模型等综合建模方运营时，为了制定新的列车开行方案，规划客流诱法，主要运用物理、数学模型表现0D分布规律，导策略，评价新线对既有线网的影响等，必须进行虽然可以应用于网络结构发生变化下的OD量分布高精度的客流需求预测。城市轨道交通站间客流量预测，但由于缺乏对人的出行行为的深入分析(如分布预测作为其客流需求预测中的一个重要组成部重力模型)，或假设OD间的客流产生机会只与分，有着重要的承上启下作用，能为城市轨道交通OD间距离相关(如介入机会模型)，或假设目的客流分配提供基础数据。地的选择概率只受到oD间

5、交通阻抗的影响(如最传统的轨道交通站间客流量分布预测，大多沿大熵法)等原因，导致其自身理论假设与实际乘客用交通规划中常用的四阶段法的起讫点(Origin-选择行为不太相符或应用缺陷而受到极大的Destination，OD)分布预测方法，包括基于历史限制。数据统计规律的集计模型方法和基于行为分析的非非集计模型方法是基于非集计模型，从行为解集计模型方法。在集计模型方法中，增长系数法是释的角度揭示乘客对目的地的选择机理，可以适应基于未来交通OD分布与现状相同的假设，通过分路网结构发生变化时的OD分布预测。HJPTim—析OD间历史统计规律预测未来的OD分布。文献mermans

6、(1996)[113提出一种结合交通方式选择和[3—9]分别针对不同的应用场景构建了基于历史目的地选择的模型，并基于调查问卷数据对以购物数据统计规律的OD分布预测模型，且预测效果理为目的的出行进行了预测。GoranJovicic等想。但在轨道交通新线接人既有线网时，路网拓扑(2003)[1。]运用Logit模型对0D分布进行预测，模收稿日期：2014—10—10；修订日期：2014一l1—19基金项目：国家科技支撑计划项目资助(2011BAGO1B01)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(2014YJS082)作者简介：蔡昌俊(1965一)，男，湖北宜昌人，教授级高级

7、工程师。第1期基于AFC数据的城轨站间客流量分布预测127型的效用函数考虑了终点站的吸引能力、是否区内基于代表个人法将集计后的AFC数据离散化，并出行、OD间的距离、由方式选择模型产生的合成修正了引入权重的最大似然估计方法，使得集计后效用以及常数项，结合丹麦地区的调查数据，推导的AFC数据可以用来标定乘客目的地选择的非集模型参数并对模型预测结果进行了评价。Shlomo计模型。Bekhor等(2008)[13]基于广义极值理论建立了目1．1乘客目的地选择模型的建立的地选择模型，模型中关注非公务出行，以拉特维随机效用最大化理论是指交通行为决策