专利名称：一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法
技术领域：
本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法。
背景技术：
新线接入既有线网会引发网络结构变化，城市轨道交通的方便性将显著提高，各站点的吸引范围也随网络密度等改变而发生变化，线路接续关系更加复杂，为了评估新线接入对既有线网进出站量的影响，为了预测OD分布量和进行客流分配，以及为限流等城市轨道交通需求管理措施的制定提供数据支持，新线接入条件下的进出站量预测必不可少。但是，由于没有新线接入网络条件下的进出站量历史数据，不能沿袭传统的基于历史数据统计规律来预测进出站量变化趋势的方法，特别是在城市轨道交通线路网络化运营条件下，也不能通过简单地分析单一线路的进出站量变化情况来评价新线接入对既有线网进出站量的影响。因此，构建一种针对成网条件下的城市轨道交通新线接入进出站量预测方法，对实施新线接入对既有线网进出站量的影响评价和制定限流等城市轨道交通需求管理措施等运营管理环节具有重要的意义。目前城市轨道交通网络新线接入进出站量预测，一般无法适应成网条件下多条新线同时接入、新线与多条线路相交以及多条新线在同一位置接续等情况，忽视了城市轨道交通的方便性对站点进出站量的影响；一般需要各站点周围详细的居住人口、就业人口、产值等社会经济发展指标，以及商用、居住等土地利用性质指标和建筑面积、容积率、商铺面积等土地利用强度指标，而这些指标信息需求量大、收集困难；一般在预测条件未知或不精确情况下，以经济效益为目的进行预测，因而预测结果精度小，无法适应运营要求。
发明内容
为了克服现有技术结构的不足，本发明提供一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法。本发明实施例公开了一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法，包括以下步骤:1.1、加载基础数据，所述基础数据包括既有线站点当前的进出站量、预测时间、工可报告、路网拓扑信息与站点信息以及历史数据库，根据站点信息，判断站点类型，如果站点是新站，则进入1.2，否则进入1.3 ；1.2、新线站点全天进出站量预测，首先，根据站点周边环境，判定新线站点的土地利用性质指标、土地利用强度指标和站点可达性指标；其次，基于历史数据库，通过模糊匹配得到新线站点全天进出站量取值范围；最后，结合工可报告的预测结果，获得新线站点进出站量；1.3、既有线站点全天进出站量预测，首先，基于既有线各站当前的进出站量和自然增长系数，根据预测时间，计算既有线各站进出站量的自然增长值；其次，判断既有线各站的站点性质和周边公交线路情况，确定既有线各站进出站量的修正系数；最后，计算获得既有线各站点进出站量；1.4、各站点全天进出站量调整与分时化，首先，利用平均法对站点进出站量的预测结果进行调整；然后，基于调整后的各站进出站量和分时系数，计算得到各站点分时进出站量，其中，新线站点的分时系数来源于历史数据库；既有线站点的分时系数来源于既有线各站进出站量的历史数据。进一步，作为优选，所述步骤1.1中历史数据库构造包括以下步骤:2.1、在对既有线站点进出站量的历史数据分析的基础上，获得描述土地利用性质指标和土地利用强度指标的相关因素，构造各站点的土地利用性质指标和土地利用强度指标，进入步骤2.2 ;2.2、构造各站的站点可达性指标，进入步骤2.3 ；2.3、利用上述两个子步骤得到的数据，通过模糊聚类构造出历史数据库，进入步骤 2.4 ;2.4、对步骤2.3得到的历史数据库进行有效性评价，若不满足历史数据库的有效性指标，则返回步骤2.3重复上述过程；若满足有效性指标，则输出最终的历史数据库。本发明基于网络化效应的考虑，引入站点可达性指标表示城市轨道交通的方便性，模糊化土地利用指标以方便数据收集，适合一条或多条不同类型(郊区线、市区线或未接入线)新线接入的条件，分新线和既有线分别预测其站点进出站量，预测精度高。
当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，其中:图1为本发明实施例成网条件下城市轨道交通进出站量预测方法流程图。图2为历史数据库构建流程图。图3为新线站点进出站量预测流程图。图4为既有线站点进出站量预测流程图。
具体实施例方式参照图1-4对本发明的实施例进行说明。为使上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。如图1所示，一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法，该方法的具体实施方式
如下。S11、加载基础数据，读取既有线站点当前的进出站量、预测时间(从当前到预测日的天数)、工可报告中新线站点进出站量预测值、路网拓扑信息与站点信息以及历史数据库等基础数据。其中，站点信息包括站点是否是新站、是否是对外枢纽、是否是换乘站等。S12、根据站点信息，判断站点类型:S13、如果站点是新站，则进入S14，否则进入S15。S14、新线站点全天进出站量预测，参见图3。S31、利用线路类型(市区线、郊区线或未接入线)和站点周边环境等判定新线站点的土地利用性质指标、土地利用强度指标和站点可达性指标(城市轨道交通方便性)；基于构建的历史数据库，通过模糊匹配，查找新线各站点所属类别，得到其对应的全天进出站量取值范围；S32、S33、对比工可报告预测结果是否处于历史数据库所提供的取值范围中，S35、若处于历史数据库所提供的取值范围中，则取工可报告预测结果为相应站点进出站量，S34、否则取历史数据库所提供的取值范围的均值为相应站点进出站量。S15、既有线站点全天进出站量预测，参见图4。S41、输入站点信息、既有线站点当前进出站量以及预测时间等数据。S42、计算既有线各站进出站量的自然增长值。(1)其中，Q为既有站进出站量的自然增长值^为既有站当前进出站量；QPD为进出站量每天增长值，针对北京地铁，建议该值取500人次/天；Day为预测时间，即新线预计开通时间与统计既有站当前进出站量Q1时的时间之差(单位为天)。S43、确定既有线各站进出站量的修正系数α。判断既有线各站的站点性质(是否是对外枢纽、是否是换乘站等)和周边公交线路情况，甄别既有线各站满足的条件，按如下方法确定出既有线各站进出站量的修正系数:a.根据各车站周边公交线路情况，判断是否满足条件一，若符合，取α =0.12 ;若不符合，转入下一步；b.根据各车站的土地利用性质，判断车站是否满足条件二 (车站为对外枢纽类)，若符合，取ct =0.33 ;若不符合,转入下一步；c.首先根据未开通线的大致方位、车站周边公交线路情况，判断车站是否满足条件三(市区线上的换乘站周边公交线路不符合条件一)，若符合，取α =0.56 ;若不符合，转入下一步；d.判断站点所在既有线是否为未接入线且与新线相连，如果是，取α=0.8 ;若不符合，转入下一步；e.其它地铁车站取α =0.08。其中，各条件定义如下:条件一，地铁车站周边公交线路与地铁新线部分重合、并行、相交；部分重合线路、并行线路需经过至少两个地铁车站；若为并行重合公交线路，则地铁车站应是公交线路换乘地铁的唯一车站，或是若干车站中第一站；条件二，地铁车站属于对外枢纽车站；条件三，地铁车站属于市区线上的换乘站，且周边公交线路不满足条件一；条件四，站点所在的既有线为未接入线且与新线相连；条件五，不满足条件一、二、三、四的地铁车站。S44、45、利用修正公式得到既有线各站点进出站量。Q' =Q(l+a )⑵其中，Q'为既有站进出站量最终预测结果；Q为既有站进出站量的自然增长值；α为修正系数。
S16、S17、各站点全天进出站量调整与分时化。由于进站量和出站量是分开预测的，各站进站量的总和一般不等于各站出站量的总和，因而本发明利用平均法进行调整，即各站最终的进出站量如下:Pi = 2 ' Pi' /(P' +A' ) (3)Ai = 2A' Ai' /(P' +A1 ) (4)式中，Pi为调整后的站点i的全天进站量A为调整后的站点i的全天出站量；P/为调整前的站点i的全天进站量；Ai'为调整后的站点i的全天出站量；P'为调整前的各站全天进站量总和A'为调整前的各站全天出站量总和。分时化处理时，基于调整后的新线各站进出站量和通过模糊匹配得到的历史数据库中对应的分时系数，计算得到新线站点分时进出站量；基于调整后的既有线各站进出站量和通过既有线各站进出站量的历史数据分析得来的对应的分时规律，计算得到既有线站点分时进出站量。其中，上述Sll中的历史数据库的构造子步骤如下，参照图2。S21、在对既有线站点进出站量的历史数据分析的基础上，S22、获得描述土地利用性质、强度等指标的相关因素，构造各站点的土地利用性质和强度等指标。通过既有线站点历史数据分析，得到了进出站早晚高峰小时系数与站点周围土地利用性质相关、全天进出站量与土地利用强度相关等结论，因而本发明用进出站早晚高峰小时系数描述土地利用性质指标，用全天进出站量描述土地利用强度指标。S23、构造各站的站 点可达性指标。站点可达性指标表示从该站点出发到其他站点利用城市轨道交通出行的方便程度，是从该起点到其他所有站点的目的地选择效用的合成，公式如下:
APAr = fa,exp(DE^ )(5)
I) l.:' = 2.3/> 十 1.2/Κ +0.3/ΚΛ’ +4.87:々:Γ + 0.58Λ7 十 2.+ 4.29h/(r\
SSJSfSTS\\))式中，APAlr为站点r的站点可达性为基于r选择j为目的地的目的地选择效用；m为目的地个数；DS为s站点吸引量(单位:人次)；TRrs为从r到s的OD之间出行时间最短路径的乘车时间(单位AWhTFSlrs为从r到s的OD之间出行时间最短路径的换乘次数(单位:次数)；TFTrs为从r到s的OD之间出行时间最短路径的换乘时间(单位:小时)；XZ为标记起讫点土地利用性质指标的0-1变量,若起点为办公类且讫点为居住类,或起点为居住类且讫点为办公类，取1，否则取O ;GM为标记起讫点土地利用强度指标的0-1变量，若起点进站量大于30000人次且讫点出站量大于30000人次，取1，否则取O ;kd为标志项，表示其他因素的影响(如:0D间活动历史关联性)，OD在不同郊区线上时取1，否则取O。在“一票制”地铁网络中，票价变量的系数恒为O。上述目的地选择效用函数中的参数是基于MNL(Multinomial Logit)模型推导出来的。S24、利用上述两个子步骤得到的数据，通过模糊聚类构造出历史数据库。历史数据库样例如表I。历史数据库包含的是每类站点的进出站量的取值范围和分时系数，站点根据站点周边的土地利用性质、土地利用强度和各站点的站点可达性进行分类。其中，土地利用性质包括居住类、办公类、居住占优类、办公占优类、枢纽场站类、商业中心类和其他类,分别对应历史数据库中的1-7 ;土地利用强度包括特大类、大类、中类和小类，分别对应历史数据库中的1-4 ;站点可达性分为便捷类、较便捷类和不便捷类,分别对应历史数据库中的1-3。S25、历史数据库有效性评价为了检验历史数据库所提供的范围是否可靠，需要一个普适的评价指标对其进行判定。S26、当预测范围较大(即最大值和最小值差别较大)时，评价指标超过阈值，则认定该结果无效，需重新聚类。本发明利用M值作为评价指标，该值能够表明各类站点客流量的差异，并且不受站点规模的影响，符合评价指标要求。M=(最大客流量-最小客流量)/最小客流量(7)S27、生成历史数据库。表I历史数据库样例
权利要求
1.一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法，其特征在于，包括以下步骤: 1.1、加载基础数据，所述基础数据包括既有线站点当前的进出站量、预测时间、工可报告、路网拓扑信息与站点信息以及历史数据库，根据站点信息，判断站点类型，如果站点是新站，则进入1.2，否则进入1.3; 1.2、新线站点全天进出站量预测，首先，根据站点周边环境，判定新线站点的土地利用性质指标、土地利用强度指标和站点可达性指标；其次，基于历史数据库，通过模糊匹配得到新线站点全天进出站量取值范围；最后，结合工可报告的预测结果，获得新线站点进出站量; 1.3、既有线站点全天进出站量预测，首先，基于既有线各站当前的进出站量和自然增长系数，根据预测时间，计算既有线各站进出站量的自然增长值；其次，判断既有线各站的站点性质和周边公交线路情况，确定既有线各站进出站量的修正系数；最后，计算获得既有线各站点进出站量； 1.4、各站点全天进出 站量调整与分时化，首先，利用平均法对站点进出站量的预测结果进行调整；然后，基于调整后的各站进出站量和分时系数，计算得到各站点分时进出站量，其中，新线站点的分时系数来源于历史数据库；既有线站点的分时系数来源于既有线各站进出站量的历史数据。
2.根据权利要求1所述成网条件下城市轨道交通进出站量预测方法，其特征在于，所述步骤1.1中历史数据库构造包括以下步骤: 2.1、在对既有线站点进出站量的历史数据分析的基础上，获得描述土地利用性质指标和土地利用强度指标的相关因素，构造各站点的土地利用性质指标和土地利用强度指标，进入步骤2.2 ； 2.2、构造各站的站点可达性指标，进入步骤2.3 ； 2.3、利用上述两个子步骤得到的数据，通过模糊聚类构造出历史数据库，进入步骤2.4 ； 2.4、对步骤2.3得到的历史数据库进行有效性评价，若不满足历史数据库的有效性指标，则返回步骤2.3重复上述过程；若满足有效性指标，则输出最终的历史数据库。
全文摘要
本发明公开了一种成网条件下城市轨道交通新线接入进出站量预测方法，包括以下步骤1.1、加载基础数据，根据站点信息，判断站点类型，如果站点是新站，则进入1.2，否则进入1.3；1.2、新线站点全天进出站量预测；1.3、既有线站点全天进出站量预测；1.4、各站点全天进出站量调整与分时化。该方法适合一条或多条不同类型新线接入既有线网的条件，分新线和既有线分别预测其站点进出站量，预测精度高。
文档编号G06Q50/30GK103218671SQ20131009486
公开日2013年7月24日 申请日期2013年3月22日 优先权日2013年3月22日
发明者姚恩建, 张永生, 光志瑞, 杨扬 申请人:北京交通大学