客流、运输计划及运输能⼒分析
1.客流和客流预测
客流是规划轨道交通⽹络、安排⼯程项⽬建设顺序、设计车站规模和确定车站设备容量的依据，也是轨道交通系统安排运⼒、编制运输计划、组织⾏车和分析运营效果的基础。1、客流的概念 1）客流
客流是指在单位时间内，轨道交通线路上乘客流动⼈数和流动⽅向的总和。客流的概念既表明了乘客在空间上的位移及其数量，⼜强调了这种位移带有⽅向性和具有起⽌位置。客流可以是预测客流，也可以是实际客流。 2）断⾯客流量
断⾯客流量是指在单位时间内，通过轨道交通线路某⼀地点的客流量。这⾥，单位时间可以是⼀昼夜、
⼀⼩时或其它的时间单位。显然，通过某⼀断⾯的客流量就是通过该断⾯所在区间的客流量。断⾯客流可以分为上⾏断⾯客流量和下⾏断⾯客流量，计算公式如下：
p i+1=p i-p下+p上
3）最⼤断⾯客流量
在单位时间内，通过轨道交通线路各个断⾯的客流量⼀般是不相等的。最⼤断⾯客流量是指最⼤客流断⾯的客流量。上下⾏⽅向的最⼤客流断⾯⼀般不在同⼀个断⾯。最⼤断⾯客流量通常按⾼峰⼩时最⼤断⾯客流量和全⽇最⼤断⾯客流量计算。⾼峰⼩时最⼤客流断⾯和全⽇最⼤客流断⾯⼀般也不在同⼀个断⾯。
4）⾼峰⼩时最⼤断⾯客流量
调浆桶在以⼩时为单位计算断⾯客流量的情况下，分时断⾯客流量最⼤的⼩时称为⾼峰⼩时。轨道交通线路的⾼峰⼩时⼀般出现在早晨和傍晚，称为早⾼峰⼩时和晚⾼峰⼩时。⾼峰⼩时最⼤断⾯客流量是指⾼峰⼩时最⼤客流断⾯的客流量。⾼峰⼩时最⼤断⾯客流量是⾏车组织和车站设备容量确定的⼀项基础资料。
2.客流的产⽣
1）城市交通的需求
引向器
2）城市交通需求的特点
（1）⼴泛性
（2）派⽣性
（3）时间性
（4）空间性
3）城市交通需求的影响因素
3.客流预测
1）客流预测的⽬的和作⽤
城市轨道交通客流预测是轨道交通线⽹规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线⽹规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着⾄关重要的作⽤。
2）客流预测的内容
（1）客流预测的内容
根据实际运⽤经验，在轨道交通系统中，从系统功能要求出发，在城市总体规划和轨道交通线⽹规划的前提下，按各设计年限以及对客流预测的成果可归纳为以下五类基本内容：
①全线客流：全⽇客流量和各⼩时段的客流量及⽐例。
全⽇客流量，是表现和评价运营效益的直观指标，也是进⼀步评价线路负荷强度的重
要指标。
各⼩时段的客流量及列车数，是为全⽇⾏车组织计划提供依据，在保证运营能⼒和服务⽔平的前提下，合理安排⾏车间隔，提⾼列车满载率及运营效益。
②车站客流：包括全⽇、早、晚⾼峰⼩时的上下车客流，站间断⾯客流量以及相应的
超⾼峰系数。其中：
⾼峰⼩时时段的站间最⼤单向断⾯流量。这是决定建设轨道交通的必要性和确定系统运量规模的基本依据，由此选定交通制式，车型，车辆编组长度，⾏车密度，及车站站台长度。
全线早、晚⾼峰⼩时的站间断⾯流量。这是全线运⾏交路设计的基本依据，由此确定区域折返交路、折返列车数量、折返车站位置及配线形式，并计算运⽤车辆配置数量。各车站早、晚⾼峰⼩时的上下车客流量及相应的超⾼峰系数。这是各车站规模设计的基本依据，由此计算站台宽度；楼、扶梯宽度；售、检票机数量；车站出⼊⼝的总宽度等。其中晚⾼峰⼩时客流量对地下车站的空调设置、通风量计算具有控制性作⽤。此外，必要时应对车站客流进⼀步分析，预测到达本站的客流所采⽤的各种交通⽅式的分类和⽐例。这为本站附近如何考虑停车场⽤地的规模提供依据。
③分段客流：站间OD表、平均运距及各级运距的乘客量。此项数据室为进⾏分段客
流统计，制定票制和票价的分析，最终对建设投资、运营成本做财务分析，对社会经济效益分析，提出项⽬效益评价意见。
④换乘客流：各换乘站分向换乘客流量。
这项数据对线路主客流⽅向的评价很重要，并为换乘形式设计和换乘车站间的换乘通道或楼梯宽度的计算提供依据。
⑤出⼊⼝分向客流。根据每座车站确定的出⼊⼝分布位置，对每个出⼊⼝做分型客流
预测，并做波动性分析，为每个出⼊⼝宽度计算提供依据。
⼆、客流预测的思路和⽅法
轨道交通系统客流预测的结果应包括：站间⽅向到发客流量，各站乘降量，全⽇断⾯客流量，分时断⾯客流量，全⽇分时最⼤断⾯客流量，⾼峰⼩时最⼤断⾯客流量，总客运量，以及总客运量占公交总运量⽐重等。
1.客流预测的思路
客流预测主要有四阶段客流预测、趋势外推客流预测、车站吸引区域客流预测三种。1）四阶段客流预测
四阶段客流预测在城市轨道交通规划中得到⼴泛的应⽤，这是⼀种在现状O-D调查基础上，结合未来城市发展及⼟地利⽤规划，定量预测城市远期客流的预测模式，能较好反映城市客流与城市发展关系，但当城市发展未能按规划实现时，预测的客流分布与将来实际客流分布就会存在较⼤差异。客流预测的四阶段如图：
（1）出⾏⽣成
出⾏⽣成预测是确定每⼀交通⼩区的出⾏⽣成量和出⾏吸引量。出⾏⽣成预测的基础资料是城市的远景⼈⼝和就业岗位数等预测数据，⽽这些数据⼜需要根据远景⼟地使⽤规划得出。⼟地使⽤规划规定
了城市⼟地的居住、⼯业、商业等⽤途，对城市各部分的功能进⾏了定位。根据⼟地使⽤规划，可以把交通规划的区域划分成许多交通⼩区。在已知哥交通⼩区的居住⼈⼝数、就业岗位数及家庭⼈⼝、收⼊和私⼈交通⼯具拥有数等数据的基础上应⽤回归分析法、类型分析法或交叉分类法等预测⽅法来预测以交通⼩区为单位的出⾏⽣成量和出⾏吸引量。ir油墨
（2）出⾏分布
出⾏分布预测是确定各交通⼩区出⾏发⽣量的去向和出⾏吸引量的来源，即各交通⼩区间出⾏发⽣与吸引分布。出⾏分布可⽤O-D矩阵表来表⽰。确定出⾏分布的常⽤数学模型有弗雷特法和引⼒模型等。
（3）出⾏⽅式划分
出⾏⽅式划分预测是确定公共交通、出租汽车、私⼈汽车、⾃⾏车和步⾏等各种出⾏⽅式承担的各交通⼩区间出⾏量的⽐例。影响出⾏⽅式划分的因素主要有：出⾏者的特征；出⾏的特征；交通系统的特征。出⾏⽅式划分的常⽤数学模型有出⾏端模型、出⾏⽅式转换模型和个⼈选择模型等。
（4）出⾏分配
出⾏分配预测是确定交通⽹络中各线路承担的各交通⼩区间出⾏量⽐例。出⾏分配的常⽤⽅法有最短
径路分配法、均衡分配法和随机分配法等。在采⽤最短路径法时，应考虑通过能⼒限制因素和因此引起的拥挤现象。
2）趋势外推客流预测
趋势外推客流预测通常是⽤来预测新建交通线路的客流量。趋势外推是指根据公交线路的现状客流资料，按时间序列，采⽤数学⽅法，利⽤有关参数，求出新建交通线路
的客流。这是⼀种基于现状的预测⽅法，能较好地反映近期客流量的增长情况，但在预见交通线路建成后的城市出⾏分布变化上，趋势外推法客流预测结果的可靠性稍差。3）车站吸引区域客流预测
车站吸引渔区客流预测⼜称为三次吸引客流预测模式，它以车站确定的吸引区域来预测车站、断⾯和线路的客流量。车站吸引区域是以车站为圆⼼、⼀定的到达车站时间或到达车站距离为半径的圆来确定的。到达车站的时间或距离⼜可以分为乘电、汽车、骑⾃⾏车和步⾏四种⽅式。该种客流预测模式认为，在合理确定车站吸引区域的前提下，可以根据吸引区域内⼟地利⽤的性质和借助有关计算公式来预测通过四种⽅式到站的乘车的⼈数。
2.客流预测的⽅法
1）定量预测⽅法
定量预测⽅法采⽤数学模型，对数据有较⾼的数量和质量要求，计算⼯作量较⼤。定量预测⽅法⼜可分为按时间序列预测和按因果关系预测两类⽅法。
（1）时间序列客流预测⽅法
该类客流预测⽅法的基本思路是将时间作为⾃变量，根据客流从过去到现在的变化规律来预测未来的客流。这类⽅法的主要优点是需要数据相对较少、运⽤简便，只要采⽤时间段的统计客流数据变动趋势没有⼤的异常波动，预测结果⼀般较好。
这类⽅法的主要缺点是⽆法反映客流变动的原因，因⽽不能指明在影响客流的因素发⽣变化时，客流变化的趋势与结果。常⽤的时间序列客流预测⽅法有移动平均法、指数平滑法和⾃回归法等。
①移动平均法
移动平均法借助移动平均数来修匀原始客流时间数列的变动，以达到较准确地描述客流变化趋势和进⾏客流预测的⽬的。所谓移动平均，就是按原始客流时间数列的⼀定项数（跨越期数）计算移动平均数，逐项移动，边移动边平均，得出⼀组移动平均数，由这组移动平均数构成新的客流时间序列。新的客流时间数列可以把原始客流时间数列中的某些不规则变动，特别是周期性变动加以修匀，从⽽显⽰出客流长期变化的基本趋势。为了取得较好地客流预测结果，通常还在⼀次移动平均的基础上，对⼀次移动平均的基础上，对⼀次移动平均数进⾏⼆次移动平均。
移动平均法⽤于客流预测，通过修匀原始客流时间数列，能够削弱偶然因素对客流变化的影响，较好地反映客流变化趋势。但移动平均法对原始客流时间数列两端的值⽆法进⾏修匀计算，因此每⼀次移动平均都会使数列变短，并使进⼀步观察受到影响。此外，移动平均法存在时间滞后的情况，预测值多数偏低，因⽽移动平均法⽐较适⽤于客流的短期预测。
②指数平滑法
指数平滑法也是通过修匀历史数据中的随机成分去预测未来，但它所使⽤的修匀⽅法与移动平滑法不同，它在借助平滑平均数来修匀原始客流时间数列的同时，引⼊⼀个⼈为确定的平滑指数d，对原始客流时间数列中的数据按时间先后给以不同的权数，时间越近，权数越⼤。使⽤指数平滑法进⾏客流预测时，采⽤线性数学模型，应在⼀次平滑平均的基础上，作⼆次平滑平
均；如采⽤⼆次曲线数学模型，则还应作三次平滑平均。
在对原始客流时间数列进⾏了⼆次和三次平滑平均后，就可根据新的客流时间数列进⾏客流预测。
指数平滑法对原始客流时间数列的长度没有特别要求，数据较少时也能进⾏预测。
平滑常数a的取值决定于原始数据的多少和预测要求，a取值较⼤，权数变化速率较快和敏感性较强，但修正程度反⽽较⼩。因此，在进⾏预测时，a⼀般取值为
0.2～0.5，不宜过⼤。指数平滑法⽐较适⽤于客流的长期趋势预测。
③⾃回归法
⾃回归法⼜称鲍克斯-詹⾦斯法，它是对原始客流时间数列中的各期数据Y t与前⼀期数据Y t-1进⾏回归分析，通过Y t-1的变动去预测Y t，进⾏客流预测的⼀种⽅法。⾃回归法以Y t-1为⾃变量，Y t为因变量，按线性或指数曲线回归⽅程拟合，建⽴数学模型。在原始客流时间数列中的各期数据相互间具有较⾼的相关性时，可⽤⾃回归法进⾏预测。
当原始客流时间数列中的各期数据⼤体上是呈线性变化趋势时，可采⽤下⾯的线性⾃回归⽅程来进⾏客流预测：
Y t=a+bY t-1
⾃回归法在客流的短期预测⽅⾯具有⼀定精度，因⽽得到较⼴泛的应⽤。但该⽅法需要较多的历史数据，计算量较⼤和计算较复杂。
（2）因果关系客流预测⽅法
该类客流预测⽅法的基本思路是将影响客流变动的经济和⾮经济因素作为⾃变量来预测未来客流。这
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类⽅法的主要优点是能够考虑较多的对客流可能产⽣影响的因素，揭⽰引起客流变化的原因。同时在数量⾜够多的情况下，常能取得较好地预测精度。这类⽅法的主要缺点是由于⾃变量的选择、有关参数的确定带有⼀定的主观性和预测性，预测结果的准确度会因此受到影响。常⽤的因果关系客流预测⽅法有回归预测法、类型分析法和引⼒模型等。
二阶低通滤波电路①回归预测法
回归预测法⼠通过回归分析，建⽴⼀个合适的因变量和⾃变量之间的函数关系来近似地表达客流和影响客流因素之间的平均变化关系。它包括⼀元线性回归预测、多元线性回归预测、⼀元⾮线性回归预测等⽅法。
如果因变量表现为⾃变量的⼀次函数，并且只有⼀个⾃变量，这种回归预测称为⼀元线性回归预测，⼀元线性回归⽅程的⼀般形式为：
Y=a+Bx
如果因变量表现为⾃变量的⼀次函数，但有⼆个及其以上的⾃变量，这种回归预测称为多元线性回归预测，多元线性回归⽅程的⼀般形式为
Y=a+b1X1+b2X2+。。。+b m X m
如果因变量表现为⾃变量的指数函数或幂函数等，这种回归预测称为⾮线性回归预测，常⽤的医院⾮线性回归模型有抛物线模型，⼀般形式为
Y=a+bX+cX2
双曲线模型，⼀般形式为
Y=a+b/X
幂函数模型，⼀般形式为
Y=aX b
指数函数模型，⼀般形式为
Y=ae bx
粉末注射成形逻辑曲线模型，⼀般形式为
Y=k/（1+ae-bx）
②类型分析法
③引⼒模型
2）定性预测⽅法
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