基于干预分析模型的新线开通对网络客流影响计算方法研究

作     者：黄晓宇 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：梁青槐

授予年度：2017年

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：城市轨道交通 新线 网络客流 时间序列 ARIMA模型 干预分析 

摘      要：目前,我国诸多大城市轨道交通发展正处于基本线网已经形成、新线不断开通的网络大发展时代。一条新线开通运营后,线网规模、线网覆盖范围、线网可达性、乘客出行路径选择等都发生变化,线网客流的总量和时空分布将呈现新的特征。分析研究这些变化特征对于做好线网规划和科学合理安排运营具有重要的意义。本文以时间序列统计分析理论为基础,通过将新线开通视为网络运行的干预事件,建立了新线开通前后网络客流变化的干预分析数学模型,给出了新线开通对轨道交通网络客流影响的一种计算方法。本文主要研究内容包括:(1)在对国内外典型大城市轨道交通系统建设历程和网络客流变化趋势分析的基础上,总结得出城市轨道交通网络客流的成长规律:网络客流量总体呈上升趋势;客流成长具有阶段性;中心区直径线、环线、市郊线等不同属性的线路客流成长趋势不同等。(2)从新线开通对网络客流影响的机理出发,从线网覆盖范围和网络连通性两方面分析了新线开通后网络客流变化的主要原因;将新线开通接入分为新线开通、既有线延长开通两种方式,分别结合实例,分析了不同接入方式下新线开通对既有线路客流、网络客流总量的影响规律。(3)将轨道交通新线开通视为网络运行的一个干预事件,把新线开通后网络客流看作是无干预影响客流和干预影响的叠加,基于时间序列分析的理论和方法,分别建立了轨道交通客流的时间序列模型(季节ARIMA模型)和新线开通影响的干预模型,并将两者结合建立了新线开通干预分析模型。(4)运用Eviews和R软件,对北京地铁4号线开通前后网络客流进行实例分析。以4号线开通前客流数据建立了季节ARIMA模型,并对模型进行外推预测,根据与4号线开通后实际客流的差值建立干预模型,采用最小二乘回归对参数进行估计,将净化序列的季节ARIMA模型和干预模型组合建立新线开通时间序列干预分析模型,通过模型拟合结果验证了模型的可行性。