基于历史客流数据的城市轨道交通网络客流量预测及调度研究

摘要

城市轨道交通已经成为现代城市交通体系的重要组成部分。随着城市轨道交通路网建设速度的不断加快,轨道交通对客流的影响不断增大,客流的实时性特征也越来越明显。因此,对历史客流数据进行分析研究,并利用合理的客流分配模型分配客流,进而建立实用的客流预测模型对客流进行预测是十分必要的。不仅如此,利用预测的客流信息产生满足实际客流需求的列车运行图和列车时刻表,对运营部门制定合理的运营调度计划具有十分重要的意义。本文以城市轨道交通自动售检票系统采集的实际客流数据为样本数据,参考城市公共交通系统的客流分配理论、客流预测理论和调度优化理论,并结合城市轨道交通的特点,将上述理论应用于北京市城市轨道交通系统,做了相应研究。主要工作如下：
　　 ⑴在分析城市轨道交通客流分布特征的基础上,根据实际客流的分布特征研究合理的客流分配方案,建立符合北京城市轨道交通特征的客流分配模型,并得到北京地铁1号线的断面客流,以用于客流预测和调度的研究。
　　 ⑵针对北京城市轨道交通的特有特征深入分析研究BP神经网络用于客流预测的实用性和合理性,并将BP神经网络客流预测方法和最小二乘法拟合客流进行对比,证明在每日客流分布呈现缓慢增长的情况下,神经网络能够更好地预测未来的客流情况。
　　 ⑶利用预测的客流信息对列车运行调整算法进行分析研究,找到一种符合北京城市轨道交通特征的递归算法,并以北京地铁1号线为例,利用该算法求得每日列车的发车间隔。同时利用车辆平均满载率验证所求发车间隔的合理性和实用性。
　　 ⑷通过采用MATLAB工具与数据库进行连接,利用发车间隔求得列车的发车时间,并利用MATLAB和VC++语言混合编写列车运行图的仿真程序,对列车运行时刻表进行仿真,得到完整的每日列车运行图。
　　 ⑸利用图形用户界面设计实现列车调度系统的可视化。通过利用MATLAB提供的图形用户界面GUI,创建合理的北京城市轨道交通调度系统主界面,列车、司机、线路、车站等基本信息界面和列车运行时刻表界面,并对上述信息进行显示和基本操作,包括列车的发车信息、行车信息和停车信息等。