[发明专利]一种基于整体协同的铁路站点客流及接驳方式预测方法在审
申请号: | 202010258272.7 | 申请日: | 2020-04-03 |
公开(公告)号: | CN111882098A | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 马小毅;刘明敏;宋程;陈先龙;金安;丁晨滋;张科;刘新杰;陈嘉超;陈建均;卢泰宇;李磊;艾冠韬 | 申请(专利权)人: | 广州市交通规划研究院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/26;G06Q50/30 |
代理公司: | 杭州敦和专利代理事务所(普通合伙) 33296 | 代理人: | 姜术丹 |
地址: | 510030 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 整体 协同 铁路 站点 客流 接驳 方式 预测 方法 | ||
1.一种基于整体协同的铁路站点客流及接驳方式预测方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
步骤1:利用经济增长与对外出行增长的弹性系数预测城市对外出行总规模;
在总量预测时结合出行与经济的关系,利用弹性系数法预测全市对外出行量;利用对外出行率与社会经济活动的关联性,通过对外出行率和GDP历史数据的统计分析,利用弹性系数法对未来出行率进行预测;
式中:Ei——i区对外出行频率弹性系数
r对外出行率i——i区对外客运出行频率的增长率
rGDPi——i区经济增长率
规划年全市对外出行总规模等于现状全市对外出行总规模与经济增长率、弹性系数的乘积;
步骤2:预测铁路运客运量规模;
利用基于价格、便利性因子的多元LOGIT模型,实现对铁路的分担预测;
第一步:预测陆运客运量规模;根据各方式的发展趋势特征,将全市对外出行总规模的预测结果按照水运、空运、陆运三大类进行预测;根据历史数据统计,水运客运量呈平稳上升的趋势,远期水运发送总量根据规划人口的变化情况进行增长预测;航空客运量根据机场规划设计规模进行推算;将预测所得全市对外出行总规模减去水运、空运客运量,可得到预测陆运客运量规模;
第二步:预测铁路客运量规模;陆运划分为公路和铁路两种方式,利用价格因子、便利性因子的划分模型,对陆运发送量进一步划分,得到公路方式发送量和铁路方式发送量比例;
其中,便利性因子由出行时间、是否换乘、舒适度等多方因素构成,不同设施规划条件下取值不同,体现不同方式之间的协同;铁路客运量规模等于陆运客运量规模与铁路出行方式比例的乘积;
步骤3:基于城市引力的铁路发送客流的空间分布预测;
铁路站点客流预测,明确了铁路客流空间分布,结合铁路制式总体方案明确制式客流规模,进而分摊到各枢纽站点上;运用基于城市引力的空间分布预测模型,利用城市间的引力大小来确定城市间的出行规模大小,进而得到铁路对外出行的客流空间分布;
铁路发送量的空间分布与人口分布、城市或区域间的引力相关,利用人口与引力两个因子预测铁路发送客流的空间分布,进行空间分布预测的模型如下:
式中:T为城市引力,Q为城市质量,d为时间距离,G为地区生产总值,R为地区常住人口,x1为通过某种方式到达目的地的时间;K值为权重系数,利用现状各区域铁路发送规模、城市引力的计算值拟合获得;
步骤4:铁路分制式及分线路客流量预测;
铁路发送总量预测中,通过空间分布划分得到紧邻城市、省内其他城市、以及省外发送规模,通过各区域特征分别进行方式划分;
第一步:铁路分制式预测
结合不同区域客流需求的特征,首先划分出城际、高普铁客运量;在预测所的高普铁客运量的结果上,根据高普铁客运发展趋势的分析,进一步区分出普铁、高铁客运量;紧邻城市的铁路客流需求,由于出行距离较近、未来城际轨道成熟等特征,假设紧邻城市的铁路客流基本采取城际方式;省外区域铁路客流则仅能采取高普铁方式;省内其他城市则同时可能采取高普铁、城际方式,因此针对省内其他城市部分铁路客流,利用人口、票价、发车频率因子的划分模型,对城际和高普铁进行划分,得到城际方式发送量和高普铁方式发送量比例;
第二步:铁路分线路预测
基于线路辐射人口及线路连接城市引力的城际线路客流规模预测,将某一制式铁路客流分担到各条铁路线路中,得到各线路发送量;基于线路上各站点辐射市内人口及各站点功能重要性的站点客流规模预测,将某一线路铁路客流分担到各站点中,得到各站点发送量;
步骤5:基于城市集疏运交通可达性人口覆盖及站点客流量预测;
在城市内各铁路站点客流规模划分预测中,一般根据铁路站点布局进行服务范围的分析,但该服务范围基本某一半径圈的覆盖,结合城市枢纽的集疏运系统的交通可达性来进行各枢纽客流吸引范围的测算,推算各站点辐射人口规模,进而确定各枢纽客流规模分担情况,利用该方法更符合城市居民出行对时间和便利性要素的考量,体现了不同铁路站点之间协同;
其中,人口因子从全市整体层面进行分析,根据每个铁路站点接驳设施布局及覆盖范围,将全市各小区人口划归唯一铁路站点,保证人口因子在全市层面整体闭合;
步骤6:各枢纽接驳方式及接驳设施规模预测;
为保证区域交通与城市交通协调性,获得各枢纽站点客流规模后,应对铁路乘客进入城市的接驳方式进行分析预测,保证城市接驳设施与铁路站点功能的无缝连接;
第一步:对铁路客流到发特征及各种接驳方式运营特征进行调查分析;根据铁路客流量对外出行在时间、接送等方面的特殊性,调查技术方法及获取的技术参数包括:调查旅客到达时间分布,预测衔接设施规模并计算高峰客流;调查旅客平均驻留时间预测集散空间规模;调查客流日波动系数获取设施规模测算的安全系数;调查现状客流空间分布获取发送量预测中客流转移估算依据;调查现状集散方式,获取集散方式预测参考;调查接送系数,获取设施规模测算中客流规模的依据;调查小汽车、出租车、公交车运行特征系数、载客率等,获取设施规模测算公式关键系数;
第二步:基于波动系数和接送系数预测接驳客流量;在传统客流预测的基础上将旅客实际产生的驻留数据以及空间分布数据作为修正因素,从而进行接驳方式划分预测,结合铁路站点客流量预测慢行客流量、轨道客流量、公交客流量、出租车客流量和小汽车客流量;依据小汽车客流预测小汽车停车场规模;未来各枢纽接驳方式预测根据现状交通调查结果采用类比分析法及趋势增长法进行预测,预测方法结合城市交通模型中方式分担模块进行;
第三步:接驳设施规模预测;根据不同接驳方式的客流量,预测接驳设施的规模,依据慢行客流预测自行车停放区规模;依据轨道客流预测轨道站厅及出入口规模;依据公交客流预测公交场站规模;依据出租车客流预测出租车蓄车区规模。
2.根据权利要求1所述的一种基于整体协同的铁路站点客流及接驳方式预测方法,其特征在于:在所述步骤6中,对铁路客流到发特征及各种接驳方式运营特征进行调查分析结合大数据和传统调查,全面充分掌握枢纽衔接现状特征参数;基于手机大数据、公交刷卡数据以及手机信令数据,对城市枢纽客流的到达时间、驻留时间、空间分布等数据进行调查分析,利用客流的实际出行特性进行分析和数据提取,得出各类交通方式的旅客驻留时间分布以及空间分布特性,修正传统建模分析流程,有效对集散空间、客流设施规模等进行测算;在预测过程中统筹考虑多影响因素,使预测结果符合全市整体情况,反映各交通方式间的相互关系。
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