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基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型

中南大学学报（自然科学版） 2016年第6期47卷 2153-2159页

作者：朱广宇王雨晨张彭艾渤边历嵚北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044 北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室北京100073 轨道交通控制与国家重点实验室北京100044 济南瑞通铁路电务有限责任公司山东济南250013

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARI... 详细信息

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。

关键词：城市轨道交通客流预测变点发掘组合预测自回归求和滑动平均模型

基于时空图神经网络的高速铁路车站短期客流预测方法

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铁道学报 2022年第9期44卷 1-8页

作者：何必胜朱永俊陈路锋闻克宇西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合运输四川省重点实验室四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 电子科技大学自动化工程学院四川成都611756 中国铁路经济规划研究院有限公司北京100038 西南交通大学经济管理学院四川成都611756

基于历史数据挖掘实现精准的高速铁路车站短期客流预测能有效支撑客运站工作组织的动态调整,提升铁路运输服务水平。考虑列车开行方案、车站关系对客流的影响,提出基于时空图神经网络的铁路车站短期到发客流预测方法,在空间卷积模块中,... 详细信息

基于历史数据挖掘实现精准的高速铁路车站短期客流预测能有效支撑客运站工作组织的动态调整,提升铁路运输服务水平。考虑列车开行方案、车站关系对客流的影响,提出基于时空图神经网络的铁路车站短期到发客流预测方法,在空间卷积模块中,用关系图卷积融合铁路物理网络、基于列车开行方案的服务网络和车站关系网络以挖掘空间关联性,在时间注意力模块中用注意力机制获取时间关联特征,并用多层长短期记忆人工神经网络实现路网上多站的多步客流预测。选取京沪高速铁路沿线车站到发客流为研究对象,并对比不同步长下的短期到发客流预测效果,结果表明STGNN明显优于对比预测方法。

关键词：高速铁路客流预测关系图卷积时间注意力时空图神经网络

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基于综合交通网络的干线公路客流预测方法

交通运输工程学报 2022年第4期22卷 259-272页

作者：裴玉龙宇文翀常铮高志翔刘涛东北林业大学交通学院黑龙江哈尔滨150040

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网... 详细信息

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网络模型;考虑出行经济费用、出行时间、最大出行恢复时间、舒适度等因素,构建了综合交通网络下不同运输方式的阻抗模型;利用额定载客数和单位时间发车次数等参数,实现了综合交通网络下不同运输方式路段最大容量的标定;基于标准客运单元和综合交通网络模型提出了考虑综合交通阻抗的客流分布预测模型,实现了考虑其他运输方式影响的干线公路客流预测,并以黑龙江省哈大绥齐地区为例进行方法验证。研究结果表明:与2019年的实际观测值相比,在无伴行线路时基于综合交通网络的干线公路客流预测方法预测结果平均误差为5.47%,略低于传统四阶段法的6.14%,但在有伴行线路时该方法平均误差为4.58%,远小于传统四阶段法的11.89%;相比传统四阶段法,该方法能够更好地反映综合交通网络结构变化后转移客流对干线公路客流量的影响;相比新增水运线路,新增高速铁路或普通铁路伴行线路对干线公路客流影响更大,更能促使公路客流向铁路进行转移。

关键词：综合交通网络干线公路客流预测客运单元标准化综合交通分布

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基于图卷积循环神经网络的城市轨道客流预测

华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 21-27页

作者：刘晓磊段征宇余庆毛孝鑫马忠政同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学CAD研究中心上海201804 上海申通地铁集团有限公司上海201102

客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义。本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单... 详细信息

客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义。本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单元学习多特征客流量的趋势变化规律从而捕捉时间特征。利用上海市1年的全网地铁断面客流量展开研究,并应用随机森林的平均不纯度减少方法进行特征选择,实验结果表明:在大规模城市轨道交通客流预测中,GCGRU能够很好的捕捉城市轨道客流的时空相关性,具有良好的预测效果,预测精度达89%。模型预测结果可为管理者进行轨道交通客流管理与运行组织提供依据,为出行者提供乘车拥挤预警信息,保证城市轨道交通网络的安全高效运营。

关键词：客流预测图卷积网络门控循环单元时间特征空间特征

基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测

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北京航空航天大学学报 2022年第9期48卷 1605-1612页

作者：杜文博石婉君廖盛时朱熙北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院北京100083

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一... 详细信息

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。

关键词：机场快轨时间序列客流预测 “时间-特征”协同注意力长短时记忆网络

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基于客流预测的铁路旅客列车票额智能分配方法

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中国铁道科学 2013年第3期34卷 128-132页

作者：王洪业吕晓艳周亮瑾游雪松中国铁道科学研究院电子计算技术研究所北京100081 铁道部运输局北京100844

以全路客票发售与预订系统中的客票数据为基础,将列车发售的客票数据转换成客运量时间序列数据,采用基于改进的移动平均时间序列分析法,实现列车逐日分席别的站站客流预测。综合考虑票额裂解因素、票额保护因素和客流培养因素,建立站间... 详细信息

以全路客票发售与预订系统中的客票数据为基础,将列车发售的客票数据转换成客运量时间序列数据,采用基于改进的移动平均时间序列分析法,实现列车逐日分席别的站站客流预测。综合考虑票额裂解因素、票额保护因素和客流培养因素,建立站间票额数量调配模型;以站间的票额分配数裂解票额时使用的长途票额最少为目标函数,建立席位占用优化模型;由这2个模型组成票额智能分配模型,通过模型求解得到票额预分方案。实例应用结果表明,采用该方法可以实现票额的自动、快速、合理、有效地按需分配,目前该方法已应用于中国铁路客票发售与预订系统。

关键词：票额分配客流预测票额裂解控制系数票额保护系数客流培养系数

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雨雪天气下轨道交通客流预测模型

哈尔滨工业大学学报 2022年第9期54卷 1-6页

作者：冯树民刘浩李来成哈尔滨工业大学交通科学与工程学院哈尔滨150090

为了完善雨雪天气下轨道交通客流预测模型,对哈尔滨市地铁1号线2017年12月份至2019年1月份的全线客流数据进行研究,引入客流基准值和客流偏差率的指标来量化轨道交通客流波动情况,研究雨雪天气下轨道交通客流波动规律,提出一种基于雨雪... 详细信息

为了完善雨雪天气下轨道交通客流预测模型,对哈尔滨市地铁1号线2017年12月份至2019年1月份的全线客流数据进行研究,引入客流基准值和客流偏差率的指标来量化轨道交通客流波动情况,研究雨雪天气下轨道交通客流波动规律,提出一种基于雨雪天气下轨道交通客流时空波动规律的短时客流预测模型WI⁃LSTM,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均相对误差(MRE)作为预测模型的评价指标,与经典的SARIMA预测模型、支持向量回归(SVR)预测模型和未考虑雨雪天气的LSTM预测模型进行了对比。结果表明:考虑雨雪天气的WI⁃LSTM预测模型可以充分利用雨雪天气轨道交通客流波动规律,相比其他3种预测模型具有更高的准确性和可靠性。WI⁃LSTM预测模型进一步提升了雨雪天气下轨道交通客流预测精度,可为轨道交通企业运营管理提供数据支撑。

关键词：城市轨道交通雨雪天气客流预测客流波动规律 LSTM神经网络

基于交通系统与城市空间结构互馈机制的城际轨道交通走廊客流预测

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中国铁道科学 2009年第4期30卷 118-123页

作者：李夏苗曾明华黄桂章中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

基于交通系统与城市空间结构之间的动态互馈机制和公交导向性开发策略,开展城际轨道交通走廊客流预测研究。对新建区,在土地使用形态控制的基础上,利用土地价值计算人口地理分布权,进而得到出行发生和出行吸引的权重,它刻画了交通系统... 详细信息

基于交通系统与城市空间结构之间的动态互馈机制和公交导向性开发策略,开展城际轨道交通走廊客流预测研究。对新建区,在土地使用形态控制的基础上,利用土地价值计算人口地理分布权,进而得到出行发生和出行吸引的权重,它刻画了交通系统对城市空间结构的作用机制;对建成区,主要根据土地使用形态计算出行发生和出行吸引的权重,它体现了城市空间结构对交通系统的影响。在此基础上,给出了城际轨道交通走廊的客流预测方法。该预测方法不仅反映了城际轨道交通系统对客流需求的满足,更重要的是,能真实体现城际轨道交通系统对城市群空间结构形态和交通需求的导向作用。以长株潭城际轨道交通建设项目为背景,运用该方法分析预测了相应区域的城际轨道交通走廊的客流需求量。

关键词：客流预测城际轨道交通公交导向性开发策略城市空间结构动态互馈机制

基于优化PSO-BP算法的耦合时空特征下地铁客流预测

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交通运输工程学报 2021年第4期21卷 210-222页

作者：惠阳王永岗彭辉侯淑倩余强(指导) 长安大学生态安全屏障区交通网设施管控及循环修复技术交通运输行业重点实验室陕西西安710064 长安大学交通软科学研究中心陕西西安710064 西安市轨道交通集团有限公司陕西西安710018 长安大学

为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡... 详细信息

为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡惯性权重的粒子群优化(PSO)算法,优化了BP神经网络,形成了考虑复杂因素影响的地铁客流预测系统;选取了换乘站、非换乘站的首站与中间站,引入天气、节日、非节日因素,对比了不同时间段下的BP神经网络模型,优化了PSO-BP神经网络模型的预测误差。研究结果表明:考虑天气、节日、非节日因素,换乘站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了40.13%、31.46%和23.89%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了17.50%、17.86%和17.32%;非换乘站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了16.50%、20.99%和32.59%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了11.48%、12.10%和17.73%;各站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了24.37%、24.48%和29.69%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了13.49%、14.02%和17.59%,因此,利用考虑多影响因素的优化PSO-BP神经网络模型能提高地铁客流预测的准确性。

关键词：城市轨道交通客流预测耦合时空特征反向传播神经网络粒子群优化算法自适应变异惯性权重