原文传递
城市轨道交通车站进站客流量短期预测研究
| 论文题名： | 城市轨道交通车站进站客流量短期预测研究 |
| 关键词： | 轨道交通车站;进站客流量;短期预测;随机系数;预警时间 |
| 摘要： | 城市轨道交通车站进站客流量经常在车站高峰运营时段内具有随机性短期突然增大现象。这会对城市轨道交通车站的安全运营产生重大影响。因此，有效地预测城市轨道交通车站进站客流量的短期突发性增长，并以此为基础为城市轨道交通车站的安全运营管理提供必要的防范措施制定依据已成为重要的研究课题。 现有短期客流预测方法虽在一些短期客流预测中取得了良好的应用效果，但较少分析由随机性因素导致的非常态短期突增客流。由于随机系数回归模型将个体的回归参数看作是围绕总体平均参数波动的随机参数，能够较好的描述各解释变量对不同个体的影响差异，本文在对典型城市轨道交通车站周末全日进站客流统计分析的基础上，构建随机系数预测模型，对城市轨道交通车站的短期进站客流进行预测。此外，考虑到马尔科夫蒙特卡洛方法所具有的概率收敛速度和误差与问题维数无关等优点，本文所建立的随机系数模型将采用基于马尔科夫蒙特卡洛的贝叶斯统计推断方法进行模型标定。 利用所建立的随机系数模型，本文对所研究的典型轨道交通车站在不同偶发情况下的进站客流变化进行了分析。研究结果表明，在短期突增进站客流与常态性大客流叠加作用的冲击下，城市轨道交通车站站台候车区域的乘客密度非常容易超过或接近其所能容纳乘客的安全上限值，对城市轨道交通车站的安全运营造成了极大的威胁。本文所建立的随机系数模型能够对此种叠加性大客流对城市轨道交通车站的冲击进行有效短期预测，从而为车站及时采取有效措施以降低大客流冲击所造成的危害提供预警时间。此外，对不同情况下叠加性大客流冲击的预测结果表明，利用本文建立的随机系数模型短期进站客流预测结果和预警时间，及时在车站站台、站厅和站外加强对客流的安全引导和疏散可有效降低车站站台候车区域的最大乘客密度，从而降低乘客在站台候车区域候车的危险性，避免诸如踩踏等安全事故的发生。 |
| 作者： | 张和美子 |
| 专业： | 交通输运规划与管理 |
| 导师： | 冯雪松 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
