城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制研究

摘要

目前，我国城市轨道交通客流预测普遍存在着规划阶段的预测结果与运营后的实际客流量相差较大的问题，规划阶段的客流预测难以准确反映客流的变化趋势，而准确的客流量又是城市轨道交通开行方案编制的基本依据。因此，研究城市轨道交通短期客流预测，并在预测客流的基础上研究开行方案的自动编制，对于满足乘客出行，提高运营部门服务水平与经济效益具有重要意义。
　　论文重点围绕城市轨道交通客流预测、城市轨道交通列车开行方案编制以及城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制系统三个方面的内容进行研究。
　　首先，对城市轨道交通现有短期客流预测方法进行了分析与总结，建立了具有代表性的两类客流预测模型，一是原始序列长度为四的灰色客流预测模型;二是一维输入、一维输出、网络层数为三的BP神经网络客流预测模型。
　　然后，分析了城市轨道交通列车开行方案的具体含义，明确了论文研究的对象为开行方案中的日行车计划和交路方案，并得出了日行车计划与交路方案的详细编制步骤。
　　接着，在上述研究的基础上对城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制系统进行了系统设计，并以Visual Studio2010为开发工具，采用高级编程语言C＃，进行了城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制系统的系统实现。开发的系统具有数据管理、短期客流预测、预测误差分析以及根据客流预测结果进行开行方案自动编制的功能。
　　最后，以成都地铁一号线为例对系统的可行性与实用性进行了验证，并对灰色客流预测模型与BP神经网络客流预测模型的预测结果进行了比较分析，得出了所建BP神经网络客流预测模型较灰色模型预测效果更优，更能适用于具有非线性、不确定性的城市轨道交通客流预测。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 客流预测

1．2．2 开行方案

1．3 研究目标与内容

1．3．1 研究目标

1．3．2 研究内容

1．4 研究方法与技术路线

1．4．1 研究方法

1．4．2 技术路线

第2章 城市轨道交通客流预测模型构建

2．1 客流预测概述

2．2 基于灰色模型的城市轨道交通客流预测建模分析

2．2．1 灰色模型概述

2．2．2 GM(1，1)客流预测模型构建

2．3 基于神经网络的城市轨道交通客流预测建模分析

2．3．1 人工神经网络概述

2．3．2 BP神经网络客流预测模型构建

2．4 本章小结

第3章 城市轨道交通列车开行方案编制方法分析

3．1 开行方案概述

3．2 日行车计划编制

3．2．1 编制资料

3．2．2 编制步骤

3．3 交路方案编制

3．3．1 交路概述

3．3．2 编制步骤

3．4 本章小结

第4章 城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制系统设计

4．1 系统需求分析

4．2 系统总体框架设计

4．3 系统逻辑架构设计

4．4 系统主要功能设计

4．4．1 数据管理模块

4．4．2 客流预测模块

4．4．3 误差分析模块

4．4．4 方案编制模块

4．5 本章小结

第5章 城市轨道交通客流预测与开行方案辅助编制系统实现

5．1 系统开发环境

5．2 系统关键技术

5．2．1 数据文件操作技术

5．2．2 数据信息显示技术

5．2．3 客流预测建模技术

5．2．4 客流断面图形绘制技术

5．3 系统实现

5．3．1 数据管理模块

5．3．2 客流预测模块

5．3．3 误差分析模块

5．3．4 方案编制模块

5．4 本章小结

第6章 实例分析

6．1 实例概况

6．2 短期客流预测

6．2．1 基于灰色模型的城市轨道交通客流预测

6．2．2 基于BP神经网络的城市轨道交通客流预测

6．2．3 预测结果比较分析

6．3 开行方案编制

6．3．1 方案自动编制

6．3．2 方案分析

6．4 本章小结

结论

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果