淺議城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)新線接入后的客流預(yù)測(cè)論文

　　為緩解道路交通壓力，中國(guó)很多大中城市開始建設(shè)城市軌道交通系統(tǒng)，尤其是北京、上海、廣州、深圳等超大城市的軌道交通系統(tǒng)已形成了網(wǎng)絡(luò)化格局�？土黝A(yù)測(cè)可以指導(dǎo)車站的規(guī)劃設(shè)計(jì)、進(jìn)出站客流組織、換乘客流組織、列車運(yùn)行計(jì)劃制定等，對(duì)城市軌道交通的規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)有著重要意義。但城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)新線接入后，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、客流時(shí)空分布規(guī)律等都將發(fā)生較大變化，同時(shí)，城市軌道交通的規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理等部門要求客流預(yù)測(cè)的精度高、時(shí)間粒度小、操作簡(jiǎn)單易行等，給客流預(yù)測(cè)帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。

　　1、新線接入后的客流預(yù)測(cè)方法

　　城市軌道交通客流指標(biāo)一般包括進(jìn)出站量、OD分布量、斷面流量、換乘量和線路流量等，其中斷面流量、換乘量、線路流量是基于路徑選擇模型的隨機(jī)客流分配的結(jié)果。乘客路徑選擇模型、OD分布量預(yù)測(cè)模型、進(jìn)出站量預(yù)測(cè)模型是城市軌道交通客流預(yù)測(cè)模型的三個(gè)核心環(huán)節(jié)，本文通過(guò)可達(dá)性指標(biāo)將各個(gè)環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)，以改善傳統(tǒng)四階段方法各環(huán)節(jié)參數(shù)一致性較差、難以測(cè)算誘增交通量等缺點(diǎn)。建模時(shí)，OD可達(dá)性可基于路徑選擇模型計(jì)算得到，車站可達(dá)性可基于目的地選擇模型計(jì)算得到;預(yù)測(cè)時(shí)，進(jìn)出站量是OD分布量預(yù)測(cè)模型的輸入，OD分布量是基于路徑選擇模型的隨機(jī)客流分配的輸入。

　　1.1新線接入后進(jìn)出站量預(yù)測(cè)

　　進(jìn)出站量一般與車站周邊的土地利用、車站所處的位置、車站周邊的交通環(huán)境等因素有關(guān)，但該部分因素的調(diào)查需要投入大量的人力、物力、財(cái)力，未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)也不易預(yù)測(cè)。軌道交通運(yùn)營(yíng)部門有大量的進(jìn)出站量數(shù)據(jù)、全網(wǎng)各車站位置信息和以往新線開通的記錄，因此，本文基于軌道交通運(yùn)營(yíng)部門掌握的資料，研究新線接入后全網(wǎng)各車站進(jìn)出站量的預(yù)測(cè)方法。在新線接入的條件下，根據(jù)有無(wú)歷史數(shù)據(jù)，將車站分為既有車站和新車站。

　　1)既有車站。

　　既有車站進(jìn)出站量預(yù)測(cè)有一定的歷史數(shù)據(jù)和以往新線開通對(duì)既有車站進(jìn)出站量影響的支持。根據(jù)客流生成機(jī)理，新線對(duì)既有車站的影響可從車站的一次吸引范圍和二次吸引范圍進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合新線接入前的進(jìn)出站量，即得到新線接入后既有車站進(jìn)出站量預(yù)測(cè)值

　　Q'=ìíQ(1+ai),Q<QIAIQ+QI,Q≥QIAI(1)< p>

　　式中：Q'為新線接入后既有車站的日均進(jìn)出站量預(yù)測(cè)值/(人次·d-1);Q為新線接入前既有車站的日均進(jìn)出站量/(人次·d-1);ai，qi為符合條件i的修正系數(shù)和修正量/(人次·d-1)。

　　2)新車站。

　　由于缺乏歷史數(shù)據(jù)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法等一般性的數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型無(wú)法應(yīng)用于新車站進(jìn)出站量預(yù)測(cè)。同時(shí)，新車站周邊土地利用、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性等數(shù)據(jù)的調(diào)查難度，也使得難以基于傳統(tǒng)的發(fā)生吸引量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行進(jìn)出站量預(yù)測(cè)。本文從充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)化輸入數(shù)據(jù)等角度出發(fā)，建立一種新車站進(jìn)出站量預(yù)測(cè)的方法。通過(guò)構(gòu)造歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，描述車站位置、土地利用性質(zhì)、土地利用規(guī)模指標(biāo)與進(jìn)出站量的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)新車站進(jìn)出站量的預(yù)測(cè)。其中，車站位置、土地利用性質(zhì)和土地利用規(guī)模指標(biāo)是劃分車站類型的依據(jù)，各指標(biāo)值用正整數(shù)唯一標(biāo)識(shí)。

　　DB為歷史數(shù)據(jù)庫(kù);O為日均進(jìn)站量/(人次·d-1)，進(jìn)站量與出站量相等;SJ為車站位置指標(biāo);TX為車站土地利用性質(zhì)指標(biāo);TS為車站土地利用規(guī)模指標(biāo)。各指標(biāo)值唯一標(biāo)識(shí)一類車站，通過(guò)映射關(guān)系可以得到該類車站平均的進(jìn)出站量。建模時(shí)，車站位置指標(biāo)通過(guò)既有路網(wǎng)中車站可達(dá)性進(jìn)行劃分;土地利用性質(zhì)指標(biāo)利用土地利用位置指標(biāo)相同車站的早(晚)高峰進(jìn)站量比例、早(晚)高峰出站量比例等通過(guò)模糊聚類進(jìn)行劃分;土地利用規(guī)模指標(biāo)通過(guò)每類土地利用性質(zhì)下各車站全日進(jìn)出站量進(jìn)行劃分。預(yù)測(cè)時(shí)，新車站各對(duì)應(yīng)指標(biāo)值可從地圖上獲得，通過(guò)在歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行模式匹配，即可獲得對(duì)應(yīng)的進(jìn)出站量。

　　車站位置指標(biāo)SJ取正整數(shù)，1為郊區(qū)站，2為市區(qū)站，即

　　SJ=ìí1,AZr<AY2,AZR袮Y(3)< p>式中：若車站可達(dá)性指標(biāo)AZr小于閾值A(chǔ)Y，則該站為郊區(qū)站，否則為市區(qū)站。

　　車站可達(dá)性AZr表示該車站客流吸引能力和可達(dá)路網(wǎng)各站的方便程度，本文用目的地選擇效用的合成值表示：

　　AZr=ln(∑s∈Sexp(DErs))，(4)式中：s為目的地;S為目的地集合;DErs為在r站選擇s站為目的地的效用。

　　1.2新線接入后OD分布量預(yù)測(cè)

　　新線接入后，新OD對(duì)缺乏歷史數(shù)據(jù)，而既有OD對(duì)在新車站的影響下也會(huì)發(fā)生不同程度的變化。本文基于非集計(jì)理論構(gòu)建目的地選擇模型，通過(guò)分析影響OD分布的因素，實(shí)現(xiàn)新線接入后OD分布量的預(yù)測(cè)。模型考慮的因素主要包括目的地吸引程度、起點(diǎn)到目的地出行方便程度(即OD可達(dá)性)、起點(diǎn)與目的地等周邊的土地利用、起點(diǎn)與目的地的線位關(guān)系等�；�于非集計(jì)理論，從起點(diǎn)r出發(fā)的城市軌道交通乘客n選擇目的地s為終點(diǎn)的概率

　　Frs=OrQrsn，(5)　Qrsn=exp(DErsn)∑j∈Sexp(DErjn)，(6)DErs=aDs/10000+?Crs+ηXZrs+λGMrs+μTXrs+ωAODrs，(7)式中：Frs為OD對(duì)rs間的日均OD分布量/(人次·d-1);Or為起點(diǎn)r的日均進(jìn)站量/(人次·d-1);Qrsn為在起點(diǎn)r的城市軌道交通乘客n選擇目的地s的概率/%;DErsn為在起點(diǎn)r選擇s為目的地的效用值;j為目的地集合S中的某一目的地;Ds為目的地s的日均出站量/(人次·d-1)，表示目的地的吸引程度;Crs為起點(diǎn)r與目的地s之間的票價(jià)/元;XZrs為標(biāo)記起點(diǎn)r與目的地s等周邊土地利用性質(zhì)指標(biāo)的0-1啞元變量;GMrs為標(biāo)記起點(diǎn)r與目的地s等周邊土地利用強(qiáng)度指標(biāo)的0-1啞元變量;TXrs為標(biāo)記起點(diǎn)r與目的地s線位關(guān)系指標(biāo)的0-1啞元變量;AODrs為起點(diǎn)r與目的地s之間的OD可達(dá)性，表示OD對(duì)間的交通方便程度;a,?,η,λ,μ,ω為待定參數(shù)，可根據(jù)既有OD分布量利用加權(quán)的極大似然估計(jì)法得到。

　　本文以路徑選擇效用的合成值表示AODrs，即

　　AODrs=ln(k∑∈Mrsnexp(Vrsnk))，(8)

　　式中：Vrsnk為起點(diǎn)r與目的地s之間路徑k的效用值;Mrsn為起點(diǎn)r與目的地s之間有效路徑集合。

　　1.3隨機(jī)客流分配

　　基于路徑選擇模型利用MSA(MethodofSuccessiveAverage)法進(jìn)行隨機(jī)客流分配，可以獲得換乘量、斷面流量和線路流量等客流指標(biāo)值。路徑選擇模型描述了乘客n選擇某條路徑的概率，即

　　prsnk=exp(Vrsnk)m∑∈Mrsnexp(Vrsnm)，(9)

　　Vrsnk=β1CTrsk+β2HCrsk+β3HTrsk+β4ACrsk+β5SCrsk，(10)

　　式中：prsnk為乘客n從起點(diǎn)r到目的地s選擇路徑k的概率;Vrsnm為起點(diǎn)r與目的地s之間路徑m的效用值;CTrsk為乘車時(shí)間/h;HCrsk為換乘次數(shù)/次;HTrsk為換乘時(shí)間/h;ACrsk為角度費(fèi)用/km，表征路徑走向的非直線程度;SCrsk為舒適程度;β1~β5為待定參數(shù)，一般根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)利用極大似然估計(jì)法得到。

　　2、模型應(yīng)用與案例分析

　　廣州市地鐵6號(hào)線于2013年底開通，全長(zhǎng)24.4km，共設(shè)22座車站(含7座換乘站)，貫通市中心，連接老城區(qū)和一些大型居住區(qū)，與1號(hào)線、2號(hào)線、3號(hào)線和5號(hào)線等存在換乘關(guān)系，使得廣州市軌道交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和客流時(shí)空分布規(guī)律發(fā)生巨大改變。本文以地鐵6號(hào)線接入軌道交通線網(wǎng)為背景，驗(yàn)證所構(gòu)建的新線接入后客流預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果：以6號(hào)線開通前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和客流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建客流預(yù)測(cè)模型，對(duì)6號(hào)線接入后的客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)效果。

　　本文利用2012年9月乘客實(shí)際出行路徑的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)模型待定參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。數(shù)據(jù)包括2012年9月平均OD分布量、列車運(yùn)行計(jì)劃、各站進(jìn)出站量分時(shí)數(shù)據(jù)，以及2010年3號(hào)線北延線開通前后的進(jìn)出站數(shù)據(jù)。

　　各參數(shù)的t值絕對(duì)值均大于1.96，即在95%置信水平下認(rèn)為各參數(shù)估計(jì)值可信;p2大于0.2，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果好，滿足檢驗(yàn)要求。

　　平峰時(shí)舒適程度系數(shù)大于0，說(shuō)明平峰時(shí)乘客更愿意選擇出行舒適的路徑。其他各因素的系數(shù)小于0，說(shuō)明乘客更愿意選擇乘車時(shí)間短、換乘次數(shù)少、換乘時(shí)間短、角度費(fèi)用低的路徑。上述結(jié)果符合實(shí)際情況。

　　0-1啞元變量的取值規(guī)則為：當(dāng)兩個(gè)車站中，一個(gè)屬于居住或居住占優(yōu)，另一個(gè)屬于辦公或辦公占優(yōu)類時(shí)，土地利用性質(zhì)啞元XZrs為1，否則為0;當(dāng)起點(diǎn)全日進(jìn)站量與目的地全日出站量之和大于5萬(wàn)人次·d-1時(shí)，土地利用強(qiáng)度啞元ZMrs為1，否則為0;當(dāng)起點(diǎn)r和目的地s在同一條線路上時(shí)，線位關(guān)系啞元TXrs為1，否則為0。目的地日均出站量系數(shù)為正值，說(shuō)明車站客流吸引能力越強(qiáng)，選擇該車站為目的地的乘客越多;線位關(guān)系啞元為正，說(shuō)明當(dāng)終點(diǎn)站與起始站在同一條線路時(shí)，有更多的乘客選擇該站為目的地車站。

　　對(duì)應(yīng)車站位置列，車站可達(dá)性小于5的車站為郊區(qū)車站，用1標(biāo)識(shí)，否則為市區(qū)車站，用2標(biāo)識(shí);郊區(qū)車站類型1，2，3，4，5分別代表居住、居住占優(yōu)、辦公占優(yōu)、樞紐、綜合;市區(qū)車站類型1，2，3，4，5，6分別代表居住、辦公、居住占優(yōu)、辦公占優(yōu)、樞紐、綜合。

　　根據(jù)以上模型結(jié)果，對(duì)地鐵6號(hào)線接入后的客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，誤差指標(biāo)用平均絕對(duì)誤差百分比(MAPE,MeanAbsolutePercentError)表示。各客流指標(biāo)的對(duì)比值來(lái)自廣州市地鐵運(yùn)營(yíng)管理部門提供的2014年3月工作日均值，其中，進(jìn)出站量為通過(guò)刷卡數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的真實(shí)值，換乘量和線路流量為該運(yùn)營(yíng)管理部門使用清分算法得出的估算值。表5展示了各客流指標(biāo)平均的預(yù)測(cè)效果，誤差都小于9%，滿足運(yùn)營(yíng)部門的實(shí)際需求。各點(diǎn)均靠近45度線，說(shuō)明每個(gè)站的進(jìn)站量、出站量和每個(gè)換乘站的換乘量預(yù)測(cè)值都很理想。各條線路的客流量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相差不大，說(shuō)明預(yù)測(cè)效果較好。上述各客流指標(biāo)精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，證明了本文提出的客流預(yù)測(cè)方法的優(yōu)越性。

　　3、結(jié)語(yǔ)

　　本文提出的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)新線接入后的客流預(yù)測(cè)模型利用車站可達(dá)性指標(biāo)和OD可達(dá)性指標(biāo)將各預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)，避免傳統(tǒng)四階段法中各階段相互孤立的弊端。同時(shí)，充分考慮數(shù)據(jù)獲取的方便性，利用刷卡數(shù)據(jù)提取出行規(guī)律進(jìn)行模型構(gòu)建，避免大規(guī)模的土地利用、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、目的地選擇情況等數(shù)據(jù)的調(diào)查，在滿足城市軌道交通規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理等部門對(duì)客流數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間粒度、預(yù)測(cè)精度需求的同時(shí)，極大降低了對(duì)輸入數(shù)據(jù)的獲取難度、提高了模型的實(shí)用性和便捷性。以廣州市地鐵6號(hào)線接入既有線網(wǎng)為例進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，驗(yàn)證了所構(gòu)建模型在輸入數(shù)據(jù)上的易獲取性、在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上的顯著性和在客流預(yù)測(cè)上的高精度性。

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