基于乘客画像的市域%28郊%29铁路客流预测方法.pdf
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1、理论方法Urban Transport of China Vol.21 No.2 March 2023城城市市交交通通二二二二三三年年第第二二十十一一卷卷第第二二期期摘要:客流预测是市域(郊)铁路规划设计的必要环节和重要依据,然而其研究体系和技术方法仍处于初步实践阶段。考虑旅客群体异质性,提出基于乘客画像的复杂客群解析方法,归纳既有市域(郊)铁路的客流特征。完善并创新市域(郊)铁路客流预测方法,提出分客群、分层次交通需求分析以及多情景、多时间维度线路客流预测技术路线。同时,明晰市域(郊)铁路与城市轨道交通客流预测内容的异同,基于市域(郊)铁路建设的二元场景指出利用既有铁路开行市域(郊)列车的线
2、路应增加旅客聚集人数、不同运营时刻表和客运组织模式对客流的影响等分析内容。以某市郊铁路S1线为例,从需求分析、网络化运营、站城一体化开发、多源数据融合等角度总结市域(郊)铁路客流预测需关注的问题,实现对客流预测工作的精细化管理。关键词:市域(郊)铁路;客流预测;客流特征;需求分析Passenger Characteristics-Based Passenger Flow Prediction Method for Metropolitan RailwayWANG Jing1,LAI Yihuan2,LIU Jianfeng2(1.Beijing Urban Construction Desig
3、n&Development Group Co.,Ltd.,Beijing 100037,China:2.BeijingUrban Construction Transport Planning&Design Institute Co.,Ltd.,Beijing 100037,China)Abstract:Though passenger flow prediction is of vital importance for metropolitan railway planning,the systematic research and methodology are still in the
4、stage of exploration.Considering the passen-gers heterogeneity,a method for analyzing complex passenger groups based on passenger features isproposed to summarize the passenger flow characteristics of metropolitan railway.On such basis,thispaper improves and innovates the passenger flow prediction t
5、heory for metropolitan railway,puts for-ward demand analysis of different-type passengers,and prediction technology roadmaps in multi-sce-nario and multi-temporal dimensions.In addition,the similarities and differences in the prediction be-tween urban rail transit and metropolitan railway are analyz
6、ed.Based on the dual scenario of metropol-itan railway construction,the paper points out that the influence of the number of passengers,differentoperating schedules,and passenger organization modes on passenger flow should be considered fornew-constructed lines.Finally,the key points of passenger fl
7、ow prediction of metropolitan railway aresummarized from the perspectives of demand analysis,network operation,station and city integration,and multisource data fusion,so as to realize the refined management of passenger flow prediction.Keywords:metropolitan railway;passenger flow prediction;passeng
8、er characteristics;demand analysis收稿日期:2022-01-19基金项目:国家重点研发计划项目“城市多模式交通网运行仿真系统平台开发”(2019YFB1600200)作者简介:王静(1985),女,北京人,硕士,教授级高级工程师,交通研究中心总工程师,主要研究方向:交通模型与客流预测。E-mail:通信作者:刘剑锋(1978),男,内蒙古扎兰屯人,博士,教授级高级工程师,院长,主要研究方向:交通建模理论与应用、轨道交通规划技术、交通信息化技术。E-mail:王静1,赖艺欢2,刘剑锋2(1.北京城建设计发展集团股份有限公司,北京 100037;2.北京城建交通设
9、计研究院有限公司,北京 100037)文章编号:1672-5328(2023)02-0102-07中图分类号:U491.1+2文献标识码:ADOI:10.13813/11-5141/u.2023.00120 0 引言引言市域(郊)铁路是城市中心城区连接周边城镇组团以及城镇组团之间的通勤化、快速度、大运量的轨道交通系统,是城市综合交通体系的重要组成部分1-2。中国市域(郊)铁路建设已经进入快速发展阶段,科学规划、建设和运营需要以客流预测为支撑。关于城市轨道交通及城际铁路客流预测的方法较为成熟,并已形成相关规范,但市域(郊)铁路基于乘客画像的市域基于乘客画像的市域(郊郊)铁路客流预测方法铁路客流预
10、测方法102王王静静赖赖艺艺欢欢刘刘剑剑锋锋基基于于乘乘客客画画像像的的市市域域郊郊铁铁路路客客流流预预测测方方法法()基于乘客画像的市域基于乘客画像的市域(郊郊)铁路客流预测方法铁路客流预测方法客流预测理论与技术却尚未体系化与规范化,相关研究较为匮乏。市域(郊)铁路在功能定位、服务水平、乘客出行特征等方面均与城际铁路和城市轨道交通存在差异,因此,不可完全套用二者的客流预测规范,需结合市域(郊)铁路自身客流特征调整预测思路和内容。本文在总结乘客出行特征基础上,提出适用于市域(郊)铁路客流预测的方法与技术体系框架,并提炼客流分析的工作重点,为市域(郊)铁路客流预测及相关专业实践提供指导和参考。同
11、时,本文提出的客流预测方法和技术路线也适用于承担外围组团到中心城区出行服务功能的城市轨道交通快线。1 1 已运营市域已运营市域(郊郊)铁路线路客流特征铁路线路客流特征结合市域(郊)铁路运营统计数据,对比城市轨道交通、城际铁路,总结市域(郊)铁路的主要客流特征。1 1.1 1 出行目的多样化出行目的多样化,客群结构复杂客群结构复杂城市轨道交通以通勤客流为主要服务客群;城际铁路对城市之间的公务、旅游、探亲客流等吸引力较强,通勤客流相对较少。而市域(郊)铁路服务范围由城市中心城区扩展至都市圈范围,既能服务市域内出行又兼顾跨区域出行3。对既有市域(郊)铁路线路乘客出行目的的调查显示(见图1),除通勤出
12、行外,通学、公务商务、旅游、探亲等其他出行比例也较高,客群构成更加多样化,线路客流也表现出多客群叠加后的个性特征。1 1.2 2 客运量和客运强度双低客运量和客运强度双低市域(郊)铁路车站多位于城市外围区域,沿线人口和就业岗位数量较少,且站间距较大,因此,线路客运量和客运强度普遍大幅低于本地城市轨道交通线路平均水平。表1中统计了部分已运营市域(郊)铁路客流数据,客运强度均远低于城市轨道交通线路一般水平(2019年全国城市轨道交通平均客运强度为7 100人次 km-1)。此外,利用既有铁路开行市域(郊)铁路列车受铁路富余能力限制,发车频率低、承担客流少。北京已开通4条市郊铁路,各线路日开行对数皆
13、不超过6对,日均客运量均不足6 000人次,客运强度最高仅30人次 km-1;2021年市郊铁路以占全市轨道交通网络里程26%的规模仅贡献了0.1%的客运量。1 1.3 3 长距离出行比例高长距离出行比例高,平均运距大平均运距大市域(郊)铁路以城市周边城镇组团往返中心城区客流为主,加之站间距大,因此线路所服务组团的内部交换量极少,长距离出行占比突出,其平均运距远大于城市轨道交通线路(见表2)。例如北京S2线平均运距约为55.1 km,是北京市城市轨道交通平均运距的3.2倍。1 1.4 4 客流周期性变化客流周期性变化,不同类型日客流不同类型日客流特征差异明显特征差异明显由于不同客群出行时间分布
14、存在差异,工作日、周末、节假日的市域(郊)铁路客流规模波动明显,高峰小时最大客流断面发生位置和时段也因线路而异。以北京市郊铁路怀密线为例,工作日、周末、节假日客运总量比值为1:2:3,由于工作日通勤客流比例最图1 市域(郊)铁路乘客出行目的构成Fig.1 Travel purpose composition of metropolitan railway旅游24%办事19%通学14%通勤29%探亲访友6%试乘体验6%其他2%购物、探亲21.1%休闲、旅游44.5%通勤通学、公务商务20.4%其他14.1%a 北京市郊铁路怀密线(工作日)b 成都成灌铁路表1 部分市域(郊)铁路现状运营客流概况T
15、ab.1 Passenger flow of partial metropolitan railway lines城市北京上海成都温州线路S2线城市副中心线怀密线通密线金山铁路成灌铁路(正线)市域铁路S1线开通时间2008年2017年2017年2020年2012年2010年2019年建设类型利用既有铁路利用既有铁路利用既有铁路利用既有铁路利用既有铁路新建线(动车组)新建线(市域D型车)线路长度/km108.363.7144.883.456.467.053.5日开行对数/对666237598090日均客运量/人次1 1002 2002 20030032 00028 00021 000周末日均客运
16、量/人次2 2009003 200400客运强度/(人次 km-1)1030100570420390103理论方法Urban Transport of China Vol.21 No.2 March 2023城城市市交交通通二二二二三三年年第第二二十十一一卷卷第第二二期期高,为29%,因此最大客流断面位置发生在进城方向昌平北清河区间;而周末旅游客流占主导,达到39%,早高峰时段最大客流断面位置发生在出城方向昌平北雁栖湖区间(见图2和图3)。1 1.5 5 车站服务范围大车站服务范围大,机动化接驳比例高机动化接驳比例高市域(郊)铁路设计速度高、平均站间距大,因此旅行速度较高。同时,市域(郊)铁路
17、服务客群出行距离较长,乘客可接受的进出站接驳时间和距离高于城市轨道交通。因此,车站服务范围较城市轨道交通更大,机动化接驳比例更高。例如,北京市城市轨道交通大部分出发客流集中在车站周边1 km半径内,70%的乘客以步行或自行车等方式到达车站,机动化接驳比例仅占30%;而北京市郊铁路城市副中心线1 km半径内出发客流仅为49%,来源相对分散,机动化接驳比例约为70%。2 2 分客群乘客画像方法分客群乘客画像方法市域(郊)铁路乘客出行目的多样,出行规律各异,应结合线路功能定位和客群构成进行特征分析及需求预测。相比于城市轨道交通,市域(郊)铁路设站较少,车站所服务片区的特征差异化明显。因此,交通需求分
18、析阶段有必要且有条件对部分或全部车站进行乘客画像,精准化乘客需求分析,为科学进行线路预测夯实研究基础。2 2.1 1 数据来源数据来源1)手机信令数据:主要以车站为单元处理数据。车站的服务范围受到区位情况(如中心城区、近郊新城、远郊乡镇等)、站间距水平、车站周边用地开发程度等影响,一般为车站周边半径25 km区域;对于车站周边大型特殊吸引点(如景区、游乐园、大学等)可单独划定区域分析。提取基于车站服务范围的全日分时段的手机信令数据,以分析市域(郊)铁路车站现状面向全市域的OD分布及时空特征等。2)调查数据:为了准确把握客群结构及乘客出行特征,需要开展实地调查作为补充。若车站周边有大型企业、科研
19、教育基地、旅游景区等,尽量通过单位访谈等形式快速获取员工、教职工以及游客的出行特征信息;对于出行人员结构复杂或无法访谈的情况,可通过问卷调查和实地调研采集信息。3)其他可获取数据:在合理范围内多渠道收集与车站服务范围内客群相关的其他数据及研究资料,例如,互联网数据、GPS数据、其他项目资料等。表2 部分市域(郊)铁路里程与平均运距Tab.2 Operating mileage and average travel distance of partial metropolitanrailway lines城市北京成都上海线路S2线(黄土店延庆)城市副中心线怀密线通密线成灌铁路(正线)金山铁路线路
20、长度/km72.063.7144.883.467.056.4车站数/座4677129平均站间距/km24.012.724.113.96.17.1平均运距/km55.130.676.046.8541.06所在城市的城市轨道交通平均运距/km417.417.417.417.413.416.3100工作日周末时间918391310929142419669080706050403020100出行目的/%通勤通学旅游办事探亲访友试乘体验其他图2 北京市郊铁路怀密线工作日与周末出行目的构成Fig.2 Travel purpose composition of Beijing Metropolitan Ra
21、ilwayHuairou-Miyun Line on weekdays and weekends20015010050050100150200250300早高峰断面客流量/(人次 h-1)253132北京北清河昌平北雁栖湖怀柔北黑山寺古北口站名a 工作日30025020015010050050100150200172265北京北清河昌平北雁栖湖怀柔北黑山寺古北口站名b 周末图3 北京市郊铁路怀密线工作日与周末早高峰断面客流量Fig.3 Passenger flow at morning peak hours of Beijing MetropolitanRailway Huairou-Miyu
22、n Line on weekdays and weekends早高峰断面客流量/(人次 h-1)104王王静静赖赖艺艺欢欢刘刘剑剑锋锋基基于于乘乘客客画画像像的的市市域域郊郊铁铁路路客客流流预预测测方方法法()线路主要服务客群车站周边需求量车站周边需求分布分客群-乘客特征分客群-乘客画像车站周边需求分析周边用地分析复杂客群解构廊道客运需求量客流时空分布特征沿线人口、就业岗位规模线路所在廊道需求分析线路功能与服务沿线交通规划与供给竞争性分析交通需求研判廊道需求变化趋势需求时空分布预判图4 市域(郊)铁路交通需求分析技术路线Fig.4 Demand analysis technology road
23、map for metropolitan railway分层次递进分析2 2.2 2 具体步骤具体步骤以车站为研究单元对沿线用地进行调查,梳理车站周边主要客流集散点,明确市域(郊)铁路吸引客群,并按出行目的对每类客群进行出行特征画像,利用手机数据、问卷调查等手段分析各类客群出行时间、空间分布、规模、出行频次、交通方式、对费用敏感度等出行特征。对乘客画像一方面为交通需求模型中不同类型客群出行强度、效用函数参数的标定提供依据,另一方面可作为模型调校的现状参考。3 3 客流预测方法客流预测方法市域(郊)铁路客流预测应划分为交通需求分析和线路客流预测两个阶段7。开展市域(郊)铁路沿线服务区域交通需求分
24、析,掌握研究范围内出行需求总规模和时空分布、主要客流集散点分布、主要竞争方式服务水平,进而开展线路客流预测,为规划市域(郊)铁路线站位、研判线路在廊道出行中所承担的作用提供定性和定量支撑。3 3.1 1 分客群分客群、分层次交通需求分析分层次交通需求分析市域(郊)铁路交通需求分析重点从车站、廊道进行分层次递进分析。车站层面,通过梳理车站周边用地,明确车站主要吸引客群类型,进而对复杂客群进行合理解构,对不同客群进行乘客画像,把握乘客特征(包括基本属性、出行强度、出行距离与时空分布等)。综合不同客群的乘客特征,确定基于车站周边产生的出行需求量级与特征。廊道层面,要重点关注线路所在走廊内多种机动化出
25、行方式之间的合作与竞争关系,廊道客运需求量是不同类型客群需求叠加的结果;基于客群分类和廊道内不同交通方式的竞争性分析,可合理预判市域(郊)铁路现状出行需求及发展趋势。市域(郊)铁路交通需求分析技术路线见图4。需特别指出的是,市域(郊)铁路的客流需求受开行方案影响极大,因此在需求分析时应加强与列车开行方案互动和反馈,并基于交通需求分析结果对开行方案提出建议。3 3.2 2 多情景多情景、多时间维度线路客流预测多时间维度线路客流预测市域(郊)铁路服务范围较城市轨道交通更大,沿线待开发区域较多,预测边界条件存在不确定性,客流风险更高,应对不同情景、不同时间维度进行预测。1)多时间维度预测:由于市域(
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