城市轨道交通客流预测方法.docx

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1、城市轨道交通客流推测方法目前, 对城市轨道交通线路客流推测尚处于探究阶段。中国城市轨道交通客流推测模式主要分为 3 类:1、非基于现状 OD(起点) 客流的推测模式, 将相关的公交线路客流和自行车流量向轨4道交通线路转移, 得到轨道交通客流; 2、基于现状 OD 客流的推测模式, 以经典的“四阶段”法为根底, 结合城市规划推算将来轨道交通的客流;3、基于非集聚模型的推测模式目前应用较多的是在“四阶段”法根底上进展轨道交通线路客流的推测。过秀成等提出在全方式 OD 矩阵根底上, 用分层次策略性交通方式划分, 得到合作竞争类的 OD 矩阵承受联合方式划分交通安排模型,进展轨道交通线网客流分析吴祥云

2、等建立了轨道交通的阻抗函数,提出了城市轨道 交通网络的客流量均衡安排模型,并承受 Frank-Wolf e 算法求解了该模型。目前,轨道交通客流推测模型已逐步建立起一套完整的推测方法和计算模型体系,但实际运用中仍难以到达较高的可信度。为此, 本文基于“四阶段”法提出客流推测体系, 并建立方式划分与安排组合模型, 以期进一步提高轨道交通客流推测的准确性。1 轨道交通客流推测的总体框架“四阶段”法的大框架, 局部吸取非集聚模型的优点,如图 1 所示。图 1 轨道交通客流推测总体技术路线考虑到顶峰小时与全日出行分布规律 的差异性, 建议分别构建全日客流 O D 矩阵和顶峰小时客流 OD 矩阵,然后通

3、过相应的安排过程, 得到轨道交通线路的全日客流指标和顶峰小时客流指标2 全日出行的发生( 吸引) 和分布推测2. 1 各交通小区全日出行的发生( 吸引) 推测交通小区的日发生量与人口数相关、吸引量与就业岗位数相关, 并听从指数关系。其计算式为：iiG = a Pbiii , j=1,2,njjA = c Wdjj式中: G i 为交通小区i 的发生量; A j 为交通小区j 的吸引量; P i 为交通小区i 的人口数; W j 为交通小区j 的就业岗位数; a i 、b i 、cj 、d j 均为模型参数, 反映了交通小区i 的土地利用性质; n 为交通小区数。2. 2 全日出行分布推测=j全

4、日出行分布推测可承受双约束重力模型其中，QijKiKGiAj f(cij)Ki = jKAjjf(cij)1i , j=1,2,nK = KiGi i1j f(cij)j式中: Q ij 为从交通小区 i 到 j 的全日出行总量; Ki 、K分别为行约束系数和列约束系数; f( cij ) 为交通小区 i 到 j 的阻抗函数; cij 为交通小区 i 到 j 的出行阻抗。3 顶峰小时的生成-分布共生模型调查结果显示: 在顶峰小时时段内, 以工作和上学为主的通勤出行所占比例很大, 一般为 80%90% 。由于工作、上学是工作日所必需的, 且时间性强。因此, 分别建立工作和上学的出行生成分布共生模

5、型, 并依据这 2 种出行目的, 以及在顶峰小时出行中所占的比例进展调整, 从而推测得到顶峰小时的出行发生( 吸引) 及分布。工作出行模型为Qw = awebwcij Pcw Wdwi , j=1,2,nijij上学出行模型为Qs = asebscij Pcs pdsi , j=1,2,nijij式中: Qw为顶峰小时交通小区i 到j 的工作出行人次数; Qs 为顶峰小时交通小区i 到j 的上学ijij出行人次数; a w 、b w 、cw 、d w 均为顶峰小时工作出行的生成分布共生模型参数; a s、b s 、cs 、d s 均为顶峰小时上学出行的生成分布共生模型参数。,Q其中 w ij和

6、 s有以下关系式QijQw + Qs = Qp ( + )ijijij式中: Qpij为顶峰小时交通小区 i 到 j 的总出行人次数; 为顶峰小时工作出行所占的比例;为顶峰小时上学出行所占的比例。4 方式划分与安排组合模型4.1 组合出行组合出行是指居民一次出行, 从起点到终点承受了多种出行方式联合完成。居民由起点到终点的一次组合出行如下图。图 2 组合出行由图 2 可看 出, 居民从起点动身, 步行至 A 点乘坐公交车, 至 B 点换乘轨道交通, 在 C点下车后步行至终点。明显, 居民的出行方式组合是: 步行+常规公交+轨道交通+步行; 其出行路径构成一条典型的组合出行路径。一般认为, 图

7、2 所示的组合出行在方式划分时应按主出行方式划定。在承受多种交通方式的组合出行中, 行走路程最长(一般要求超过总行程的 50% ) 的交通方式为该次完整出行的主出行方式, 其余出行方式为关心方式。4. 2 方式划分和交通安排联合操作的技术路线随着交通方式的多元化, 组合出行越来越频繁。因此, 本文在前人争论的根底上, 基于综合交通超级网络, 提出了多方式、多路径选择概率安排方法。具体操作技术路线如图 3 所示。图 3 方式划分与安排的技术路线4. 3 超级路网的建立将由全方式的交通网络构成一个超级路网作为客流推测的根底网络, 包括步行网络、自行车网络、摩托车网络、出租车网络、私家车和单位车网络

8、、常规公交网络、轨道交通网络。由于城市交通网络根本上是依据道路网衍生而来( 轨道交通可不依靠道路, 但其线路大多沿主干道路铺设, 且站点一般都设在道路沿线) , 因此, 含全方式的综合交通网络可由。( 1) 建立城市道路网。假设城市道路网 为一给定赋权图 G = ( V , A ) , 其中, V = v 1 , v 2 , , v n , 为顶点集, 考虑到有的公交站点或轨道交通站点设置在路段上, 在道路的相应位置上人为地设置一个虚拟节点, 因此, 这里的顶点包含了道路网全部穿插节点和虚拟节点; A = ( v i , v j ) 为弧集。( 2) 扩展节点。将节点 v i 分别扩展为 m

9、个节点v i ( 1) , v i ( 2) , &, v i ( m) , 这里 m = 7。其中, 1 为步行,2 为自行车, 3 为摩托车, 4 为出租车, 5 为小汽车, 6 为常规公交, 7 为轨道交通。( 3 ) 依据各种交通方式布设状况, 确定各子图内部连接关系,形成各交通方式的子图G i (Vi， Ai) ( i = 1, 2, , m)。其中, V i 为第i 种交通方式网络的顶点集, A i 为第i 种交通方式网络的弧集。( 4 ) 设置连接弧。在扩展节点与相应的道路节点之间设置连接弧, 用以连接这些节点。( 5 ) 设置换乘弧。在相应的可换乘位置设置不同交通方式之间的换乘

10、弧, 沟通不同的子图。换乘弧除在不同交通方式之间存在外, 对常规公交和轨道交通, 还需要子系统内部的换乘, 以保证不同线路之间的换乘。这样建立的超级路网拓扑关系如图 4 所示, 图中, v h 、v k 、v l 、v j 均为城市道路网络中的节点。图 4 综合交通超级网络拓扑在综合交通超级网络中, 换乘弧和连接弧意义重大, 一些在路段难以表示的费用, 在这 2 类弧上都可得到很好的表示, 如出行的终端本钱( 小汽车、摩托车和自行车等出行, 需在终端发生肯定的停车费用) 、候车本钱( 出租车、公交车和轨道交通等交通方式, 在上车前一般会有不同的等待时间) 和换乘本钱(由公交换乘到轨道交通可能需

11、要步行一段时间) 。为了网络的合理性, 在路径搜寻时必需设定规章: 在一条路径中换乘弧和连接弧之间、换乘弧和换乘之间、连接弧和连接弧之间均不能连续行走。因此整个网络的构建较简单, 一般需要借助 GIS 技术。4. 4 路段行驶时间肖秋生提出了路段行驶时间函数ta=taf1 + 0.53(QC)0.39 k k式中: t 为路段的机动车运行时间; tf 为自由流条件下的路段行程费用; Q 为路段的机动车交通量; C 为路段的通行力量。路段机动车交通量主要包含摩托车、出租车、私家车、单位车和公交车。因此, 每种交通方式可以通过给定不同的 tf 值, 形成各自的行驶时间函数。在客流安排前, 首先应对

12、道路加载货车交通量, 于是对交通方式 k 的路段行驶时间函数为ta=taf1 + 0.53( Qa C)0.39 kkkkka式中: ta为路段a 上的k 类机动车行驶时间;t af为自由车流状态下路段a 的k 类机动车行驶时kkk间; Qa为路段a 上 k 类机动车交通量；k为 k 类机动车折算成标准小客车的折算系数; Ca为路段a 的通行力量。路段 a 上的公交车流量, 可依据该路段上的线路条数和相应的发车间隔计算。为了简洁起见, 对于步行、自行车和轨道交通方式, 可承受固定速度来计算路段走行时间, 即ta = lpa/vpp式中:t a为路段 a 的 p 类交通方式( 步行、自行车和轨道

13、交通) 走行时间; la 为路段a 的长度; V p 为 p 类交通方式的平均走行速度。4. 5 广义费用出行的广义费用一般由 2 局部构成, 即一次出行的时间价值和货币本钱。依据出行的不同过程,又可将出行的 广义费用分解为各种方 式的运行本钱、交通方式之间的换乘本钱和连接弧本钱( 终端本钱、始端等待本钱) 。运行本钱是指所承受的交通方式在行走途中消耗的本钱, 包括行走时间价值和货币本钱 2 局部, 设置在各路段上。换乘本钱包括换乘时间价值与换乘货币本钱。换乘时间价值主要包括换乘步行时间和换乘候车时间; 对于换乘货币本钱, 则主要为上一交通工具的存取费用。连接弧本钱主要是指候车时间和存车费用。

14、其中, 类似于小汽车的停车费用, 可以依据所在区域的不同设置不同的费用, 这也是设置连接弧的一个重要作用。对于时间本钱, 步行和等待期间的单位时间价值与行车期间的单位时间价值是不同的。文献 12 提出的相关理论: 通勤者情愿花在公交车上的时间价值, 约为该时间段内工资的一半; 一般的通勤者愿花他每小时 薪水的一半而不愿花 1 h 在公共汽车或火车上, 而花在步行或等待上的时间价值还要大 2 3 倍, 一个一般的通勤者愿花他每小时薪水的 1. 0 1. 5 倍而避开花 1 h 来步行或等待。西方国家的公共交通规划中,时间价值的系数始终沿用这个相比照例。由于受体力的限制, 对于步行和自行车方式应限

15、定在肯定走行距离, 超出这个距离就认定其广义费用为无穷大或给定一个大数。本文依据西安市的调查数据, 建议一次连续步行距离限制在 1 500 m 以内, 一次自行车连续走行限制在4 000 m 以内。4. 6 路径选择出行者在选择交通方式及路径时往往有很大的随机性。出行者从节点 i 到节点 j 的可行路径中出行链 l 的选择概率为r=1P( i , j , l ) =exp(F(i, j, l)Nexp(F(i, j, r)式中: P( i , j , l )为节点 i 到节点 j 的 OD 量在路径出行链l 上的安排比例, 这里路径l 通常是组合出行路径; F( i, j , l ) 为节点

16、i 到节点j 的可行路径中出行链l 的广义费用; N 为可行路径出行链的数目; !为参数, 一般取 3. 0 3 . 5。为了避开消灭“红蓝巴士”的诡异现象, 在具体安排时可承受 2 次 Log it 概率安排。具体做法如下:找出节点i、j 之间的最短路径, 其广义费用为F min ; ! 连续搜寻节点i、j 之间的广义费用在 F min 1. 5F min 的全部有效路径集 K;在路经集 K 中查找含各主方式的最短路径,以交通方式m( m = 1, 2, &,7)为主方式的最短路径为Km, 将路径 Km 作为主方式m 的典型路径, 其广义费用为Fmmin; )利用 Log it 模型将节点i

17、、j 之间的 OD 量在这m 条典型路径上作概率选择, 划分各主出行方式的比例, 得到节点i、j 之间的各主方式出行量;对除常规公交和轨道交通外其余交通方式为主方式的出行量,分别按随机型或确定型安排到相关路径上;以常规公交或轨道交通为主方式的出 行量联合, 再次承受 Log it 模型在不同的公共交通线路(由于同一区段可能存在多条同一走向的线路)上进展选择安排;在安排过程中, 通过统计各种客流信息, 整理得到最终的客流推测结果。实例分析5. 1 西安地铁 3 号线概况西安地铁 3 号线是西安城市轨道交通线网的主骨架线路, 线路全长 50. 5 km, 共设车站 30 座, 具体线路布设如图 5

18、 所示。整个工程分两期实施: 一期工程( 鱼化寨 % 国际港务区) , 线路长 37. 57 km, 共设车站 24 座; 二期工程 ( 鱼化寨 % 侧坡) , 线路长 12. 93 km, 共设车站 8 座。3 号线一期工程打算 2023 年开工, 2023 年 9 月通车试运营。据此, 确定西安地铁 3 号线客流推测特征年初期为 2023 年; 近期为 2025 年; 远期为 2040 年。图 5 西安地铁 3 号线线位客流推测及结果分析在争论范围内划分了519 个交通小区(与2023 年居民出行调查交通小区保持全都) , 经推测整个区域在 3 个特征年的出行总量分别为: 1 727. 3

19、104人次、2 043. 5104 人次、2 186. 6104人次。全日出行分布推测承受式( 2) 和式( 3) 所示的双约束重力模型进展, 其中模型中的阻抗函数,承受负指数函数形式。顶峰小时的发生吸引和分布承受式( 4) 和式( 5)进展推测。根 据顶峰小时的工作和上学出行现状 OD 量, 标定了模型参数, 见表 1。出行目的表 1顶峰小时生成 分布共生模型参数标定模型参数工作上学aw=0.0295a s =0.0033bw=-0.0067bs=-0.0168cw=0.7401cs=0.6798dw=0.1401ds=0.3614顶峰小时工作和上学出行所占的比例和分别为: = 0. 571

20、 6; = 0. 306 0。在综合交通网络上, 利用方式划分与安排组合模型, 得到地铁 3 号线主要客流指标, 见表 2。客流指标表2地铁3号线主要客流指标初期近期远期线路长度/km37.5737.5750.50全日客运量/104人次39.0074.76106.08平均运距/km11.3210.1110.56顶峰小时单向最高断面流量/104人次1.693.083.75线路负荷强度/(104人次(km d)1 )1.041.992.10结 语( 1) 提出了基于“四阶段”法的轨道交通客流推测技术 路线, 分别 构建全 日 OD 矩阵 和高 峰小时 OD 矩阵, 然后通过相应的安排过程, 得到轨

21、道交通线路的全日客流指标和顶峰小时客流指标。( 2) 基于交通小区的人口数与就业岗位数, 建立了全日交通发生( 吸引) 推测模型, 并承受双约束重力模型推测全日出行分布; 建立了顶峰小时工作和上学的出行生成 分布共生模型, 用于推测顶峰小时的出行发生( 吸引) 及分布。( 3) 在建立综合交通网络的根底上,基于 Log it模型提出了方式划分与安排组合模型, 并给出了相应的技术路线和具体操作方法。(4)经推测, 西安地铁 3 号线初期、近期、远期的全日客运量分别为 39. 00104 人次、74. 76 104人次、106.08104人次；初期、近期、远期的顶峰小时单向最高断面流量分别为1.6

22、9104人次、3.08104 人次、3.75104人次。城市轨道交通客流推测结果分析目前，我国北京、上海、天津、广州、南京、武汉、深圳、长春、大连、重庆 10 个城市建立成各种类型的城市轨道交通线路 20 多条，运营里程 504.63km，并正在形成轨道交通网络。同时国家已经正式批准成都、杭州、哈尔滨、沈阳 4 个城市的轨道交通建设打算。西安、，苏州、宁波、长沙、石家庄、青岛等城市也正在开展轨道交通建设的前期预备工作。在大规模的城市轨道交通建设中，客流推测是先导，对此国内很多专家学者做了大量的争论，但对城市轨道交通客流推测结果分析的争论成果却很少，现以成都市地铁客流推测结果为例，在这面进展初步

23、探讨。客流推测结果指标城市轨道交通客流推测在不同阶段有不同的内容和侧重点，但对于推测结果，主要的统计指标是全都的，主要包括：各期站间 OD 表；各期全日、顶峰小时客流表和客流图；各期各换乘站各方向之间的换乘量；全日客流量的时段分布。计算的主要指标包括：客运量年平均日客运量、 年平均日顶峰小时客运量、各站全日和顶峰小时乘降量、换乘站各方向的换乘量；客流量全日单向最大断面客流量、顶峰小时单向最大断面客流量、客流密度日客运量运营里程、客 运周转量人 、客流强度日客运周转量运营里程、平均运距；与交通系统构造有关的指标该线出行量占全市出行量的比例、该线客运量占全市公交客运量的比例。2 客流状态分析2.1

24、 运量走势分析以全日客流量在各规划期中的走势为分析对象，对线路在整个规划期内客流的走势进展宏观分析。规划期内常见的客流走势主要有以下类。型曲线。此类曲线是轨道交通线中最常见的客流走势图，如图所示。图中，Qmax为最大可能运量；tQ 小于或等于tt为规划远期。远远为全日客运量靠近Q时的年份，它可能大干也可能maxmax含有突变的曲线见图。运量进展趋势的突变，多为线网变化引起。突增可能是由于本线延长或相交线开通图中线所示；突减可能是由于平行线或与本线客流量相关性较大的线路开通图中线所示。高位下降曲线。并非全部系统运量都是单调递增。系统运量可能在未到远期年限时已到达最大，随后因型公共交通工具的产生或

25、轨道交通线网的调整造成系统运量的下降，如图 所示。图 1 客流 S 型曲线走势图图 2 客流突变的S 曲线走势图图 3 客流高位下降曲线走势图2.2 客流时空分析客流时空分析主要是对客运量在时间与空间上的差异性进展分析。（1） 全日客运量的时段分布。轨道交通客流时段分布的一般规律如图4 所示。首先确定全日客运量时段分布争论范围。由于一般 6:00 前与 21:00 后，为保持系统的效劳质量，不计较设备的利用率，故不纳入分析范围之内。因此争论范围为 6:0021:00，共 15 个时段。图 4 全日客运量的时段分布图客运时段分布的主要指标为客运量时段系数P，其值为各时段客运量与全日客运量之比。P

26、 的最大值为顶峰小时系数Pmax。一般状况下，7:0010:00 与 16:0019:00 为顶峰时段，其余为平峰时段。该G 为顶峰时段均值系数，H 为平峰时段均值系数。交通需求时段分布的均衡性定义：很不均衡：G/H=2.0；一般不平衡：1.5=G/H2.0；较均衡：G/HL/2.5 时，说明该线路以中长距离客流为主，否则以中短途客流为全线主。其中L 40𝑘𝑚。全线距离分布的另一个指标是中长距离乘客的比重Cl ：Cl = Q长/Q总式中：Q为中长距离乘客，其乘车距离大于平均乘车距离；Q为总客运量。长总还有一个评价指标是客运量集中率C2：C2 = Q集/Q总式中：

27、Q为集中客运量，是 n 个大站的总客运量，n=m/4；Q为全线运营车站总客运量。集总C2的值越大，则该线客运量的风险性越大，说明整条线路是由几个大站的运量在起支撑作用， 这些大站的客运量直接影响整条线路客运量的稳定性。顶峰时段出行构造分析顶峰小时客流量对城市轨道交通的规划设计格外重要，因此有必要对顶峰时段的出行构造进 行分析。图显示，成都市顶峰时段上班出行主要承受自行车、公共交通常规公交和轨道交通 和小汽车种交通方式，步行的比例较低；上学出行主要是步行、自行车和公共交通种方式。顶峰时段的出行目的主要是上班占和上学占。图 6 顶峰时段出行方式在顶峰时段，常规公交与轨道交通有相像的运营特性，其运能随顶峰时段的到来快速到达饱 和或超饱和，车厢内的舒适度逐步恶化，随着顶峰时段的过去而逐步好转。但轨道交通与常规公 交对出行者 的吸引力有着比较大的差异。在平峰时段，道路通畅，常规公交因其便捷性高和票价比轨道交通廉价，从而具有更好的吸引力。但随着顶峰时段的到来，常规公交的车速降 低， 牢靠性难以保证，此时其对出行者的吸引力快速下降。而轨道交 通由于拥挤，吸引力也会有所下降，但由于其快速、牢靠性高的特点，对出行者的吸引力在下降后会稳定在肯定的水平见图。图 7 公共交通的吸引力比照