城市軌道交通客流預測方法及模型研究.pdf

1、近年來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，居民的出行方式逐漸多樣化。我國人口基數(shù)大，城市車輛擁有量逐年增加，城市規(guī)模也在逐漸擴大等諸多因素使得交通擁堵成為困擾我國大多數(shù)城市的一個主要問題。解決交通問題的關(guān)鍵就是要加大力度建設(shè)運量大、速度快且占地面積少的城市軌道交通，但城市軌道交通的建設(shè)耗費資金大、具有很強的綜合性且一旦建成很難再改變，然而城市軌道交通的路網(wǎng)規(guī)劃和建設(shè)布局取決于客流的數(shù)量，因此科學合理的對客流量進行預測成為重中之重。
　　在短期客

2、流預測方法方面，首先對時間序列法、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行概述，然后分析傳統(tǒng)灰色模型在初始值設(shè)定方面的不足，即傳統(tǒng)灰色模型中初始值的確定方法是假設(shè)擬合曲線通過已知數(shù)據(jù)序列中的第一點，但已知數(shù)據(jù)序列中的任何一點作為擬合點都有可能是擬合精度最高的點。對此，結(jié)合Matlab和SPSS軟件將已知數(shù)據(jù)序列中的所有點分別作為灰色模型擬合曲線的擬合點進行擬合，由擬合精度較高的兩個擬合點共同決定未來年客流量的預測值，最后建立基于時間序列模型、改進灰色

3、模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組合模型。以重慶市軌道交通2號線自運營以來歷年年客流量數(shù)據(jù)為例，分別對改進的灰色模型和組合模型的有效性進行了驗證。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)灰色模型相比，改進灰色模型的擬合值與實際值的平均絕對誤差降低了9％，組合模型的預測值與實際值的平均絕對誤差比單一使用改進的灰色模型降低了61.4%，比單一使用時間序列模型降低了76.6%。同時用組合模型預測了重慶軌道交通2號線路未來年的客流量。
　　在長期客流預測方法方面，

4、重點對四階段法中四個階段的常用模型分別進行分析。在出行生成階段，最常用的是函數(shù)模型法中的線性回歸模型，文章針對其在模型建立過程中自變量選擇上的不足做出改進，結(jié)合SPSS軟件對所選自變量的相關(guān)性進行分析，排除掉相關(guān)性較高的自變量，并引入可達性作為模型的自變量；在出行分布階段，如果只用重力模型進行預測得出的結(jié)果不能保證發(fā)生、吸引交通量與各個小區(qū)間的交通量之和一致，因此，文章使用重力模型與增長率法結(jié)合對各小區(qū)的發(fā)生吸引量值進行修正，并在重力模