城市轨道交通客流预测模型研究

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时间:2019-03-11

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1、西南交通大学硕士学位论文城市轨道交通客流预测模型研究姓名:吴倩申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:晏启鹏20070501西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要近年来,我国一直面临经济快速发展致使交通压力不断增加的难题,大力发展轨道交通系统是日前最好的解决途径.城市轨道交通是一种侠捷安全高效的客运交通方式,但由于轨道交通建设具有耗资巨大、规划年限长、涉及面广、综合性强的特点,故必须进行合理的规划和客观科学的客流预测工作,才能发挥出应有的作用.目前国内外城市轨道交通客流预测基本上都是采用交通规划的常规方法:在城市客运总量的基础上,通过交通方式划分预测城市轨道交通的客流量.鉴

2、于轨道交通的特性,论文根据各种交通方式与轨道交通之间的关系引入竞争合作的方式訇j分策略,着重研究了常规公交和轨道交通竞争模型的建立,并对模型中包括时间价值在内的各参数进行分析.传统的轨道交通客流预测过程都是根据已知需求通过某供给模型或需求模型来确定各轨道线路及其客流量,而没有充分考虑供需双方的相互作用,论文根据我国城市轨道交通系统建设中政府部门和公众出行者之间的关系,在四阶段法的基础上引入了双层规划的思想,建立轨道交通客流预测的双层模型,通过平衡配流及系统最小广义出行费用等目标函数的双重优化保证了客流预测结果的科学性和准确性.最后,本文以长沙市轨道交通客流预测为实例对上述相关研究及模型进

3、行了具体分析与检算。关键词轨道交通;客流预测;双层模型西南交通大学硕士研究生学位论文第lI页AbstractRecentyears.Chinahasbeenconfrontedwiththeproblemsof仃afficpre-ssurcbecauseofthespeedlydevelopmentofeconomy.Metropolitanrailwaytrafficisapatternofpassengertransportwhichpossessesshortcut,safeandefficientspeciality.Thebestapproachisactivelydevelo

4、pingmetropolitanrailwaytrafficsystem.Atthesametime。metropolitanrailway嘲cconstru嘶onpossesses80mccharacteristics:highlycost,yearsofprogramming,strongcomprehensibility,numerousfields.Soreasonableprogrammingandscientificforecastaboutpassengerflowcanensurerailwaytrafficplayingtheimportantrole.Basicmet

5、hodsoftransportationplanningarestilladoptedintheurbanrailtransitpassengertrafficvolumeforecastathomeandabroad:Onthebasisofcitytrafficpassengervolume,model-splitmodelisusedtoforecastthepassengervolumeoftheurbanrailtransit.Consideringthisparticularities,thepaperinductscompetitivecooperationstrategy

6、accordingtherelationbetweenthetrafficmodesandtherailtransit.Inaddition,thecompetitivemodelsontherailtransitandconventionalpublictransitageemphaticallyanalyzed,includingthetimevalueofpassengersandtheparametersinthemodels.,Thenetlineandthepassengervolumeofurbanrailtransitarcconfirmedbysomesupplymod

7、elOrdemandmodelaccordingtothegivendemandsinthetraditionalforecastmethodsofpassengerflow.Buttheinteractionofthesupplierandthedemanderalwaysbeignored.Accordingtotheinterreactionofthegovernmentdepartmentandthetravelerinth

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