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基于網(wǎng)絡(luò)化的城市軌道交通高峰小時最大斷面客流量預(yù)測研究

2015-07-29 04:58:41劉小玲薛亮
關(guān)鍵詞:城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化

劉小玲 薛亮

摘 要:以沈陽地鐵為例,分析了在網(wǎng)絡(luò)化條件下的城市軌道交通路網(wǎng)客流形態(tài),運用灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,預(yù)測處于客流成長階段的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)高峰小時最大斷面客流量,為城市軌道交通運營企業(yè)在合理編制列車計劃運行圖時提供了參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)化;城市軌道交通;灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;高峰小時最大斷面客流量

1 研究背景

城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)形成后,隨著客流量和乘客換乘機會的增加,客流變化的規(guī)律將比單一線路結(jié)構(gòu)下更加復(fù)雜,但在一定時間范圍內(nèi),客流具有明顯的特征,主要體現(xiàn)在客流量大且持續(xù)增長、換乘量大、新線接入網(wǎng)絡(luò)后客流OD及路徑改變大等方面,這對網(wǎng)絡(luò)客流統(tǒng)計、分析、高效的運營提出了更高的要求[1]。在日常運營中,如果能夠?qū)Τ鞘熊壍澜煌ňW(wǎng)絡(luò)中線路的高峰小時最大斷面客流量做出比較準確的預(yù)測[2],那么軌道交通運營企業(yè)來說,在編制列車計劃運行圖時也將會更加的合理,從而達到既能滿足客流的需求,又能提高乘客滿意度和網(wǎng)絡(luò)運營服務(wù)質(zhì)量的目的。因此,本文將以沈陽地鐵為背景,運用灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法,來預(yù)測處于客流成長階段的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)高峰小時最大斷面客流量。

2 預(yù)測模型及算法

2.1 GM(1,1)預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型GM(1,1)的建模步驟如下:

設(shè)時間序列x(0)有n個非負統(tǒng)計值,x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)},生成累加后的新序列x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)},生成序列x(1)所對應(yīng)的微分方程為:

+ax=u(1)

式中,a為發(fā)展系數(shù),u為內(nèi)生控制灰數(shù)。

設(shè)為待估計參數(shù)變量,=[a,b]T,利用最小二乘法求解可得=(BTB)-1BTYn。

[其中B=

-

[x(1)+

x(2)] 1

-

[x(2)+

x(3)] 1

-

[x(n-1)+

x(n)] 1 ,][…][…][Yn=

x(2)

x(3)

x(n)][…]

,

將求得的代入式(1)中,解得:

x(1)(t)=[x(t)-]e+

GM(1,1)模型x(0)(k)+az(1)(k)=b的時間響應(yīng)序列為:

(1)(i+1)=[x(1)-]e+,i=1,2,…,n (2)

預(yù)測方程為式(2),再利用一次累減,可得:

(0)(i+1)=(1)(i+1)-(1)(i)=(1-ea)(x(0)(1)-)e,i=1,2,…,n (3)

由上述該模型的計算過程可以看出,GM(1,1)模型是一個典型的趨勢分析模型,因此可以較好地利用該模型來預(yù)測城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流處于增長階段的相關(guān)指標[3]。

2.2 灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型建模

灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型建模的具體步驟如下:

Step1:取原始數(shù)據(jù)序列為{x(0)(i)},i=1,2,…,n,由GM(1,1)模型擬合得(0)(i),i=1,2,…,n,則定義時刻i的原始數(shù)據(jù)x(0)(i)與GM(1,1)模型擬合值(0)(i)之差為時刻i的殘差,記為e(0)(i),即e(0)(i)=x(0)(i)-(0)(i);

Step2:構(gòu)建殘差序列的BP網(wǎng)絡(luò)模型;

設(shè){e(0)(i)},i=1,2,…,n,為殘差序列,S為預(yù)測階數(shù),即用e(0)(i-1),e(0)(i-2),…,e(0)(i-S)作為BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入樣本,只要樣本足夠多,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)、閾值就可以得到有效訓(xùn)練,就作為預(yù)測殘差序列的基礎(chǔ)。同時,將e(0)(i)的值作為BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的預(yù)測期望值,其中i=1,2,…,n。

Step3:確定新的預(yù)測值。

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對殘差序列{e(0)(i)}擬合出的新序列為{(0)(i)},基于此序列可以構(gòu)造新的預(yù)測值為(i)=(i)-(i),而(i)即為灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測結(jié)果。

3 線路現(xiàn)狀分析

3.1 沈陽地鐵1號線現(xiàn)狀

3.1.1 基本情況

沈陽地鐵1號線(“1號線”)是連接沈陽市中心區(qū)與市郊的東西走向線路,線路長度為27km,運營區(qū)間為十三號街站—黎明廣場站,全線22座車站,十三號街車輛段1座,全線設(shè)有4座換乘站,分別與已開通的2號線青年大街站換乘,以及建設(shè)中的9號線鐵西廣場站、10號線滂江街站、4號線太原街站換乘。

3.1.2 客流情況

①選取1號線某工作日(周一)一天的客流數(shù)據(jù)進行分析,具體如圖1~3所示。

圖1 1號線全天分時段最大斷面客流統(tǒng)計圖(單位:人次/h)

由圖1可以看出,1號線工作日全天高峰小時最大斷面客流出現(xiàn)在極端早高峰時段(8:00-9:00),致使上班高峰期上行方向的運能不足,下行方向的運能冗余。

②選取1號線2015年某連續(xù)十個周一高峰(早高峰)小時最大斷面客流量數(shù)據(jù),具體如表1所示。

表1 1號線連續(xù)十個周一高峰小時最大斷面客流量數(shù)據(jù)

[第i個周一

最大斷面客流量][1

17110][2

17210][3

16688][4

17398][5

17700][6

16242][7

17516][8

18137][9

18423][10

17998]

3.2 沈陽地鐵2號線現(xiàn)狀

3.2.1 基本情況

沈陽地鐵2號線(“2號線”)是連接沈陽市中心區(qū)與市郊的南北走向線路,目前線路長度為26km,運營區(qū)間為全運路站—航天航空大學(xué)站,全線22座車站,渾南停車場1座,全線設(shè)有4座換乘站,分別與已開通的1號線青年大街站換乘,以及建設(shè)中的9號線奧體中心站、10號線崇山路站、4號線沈陽北站站換乘。

3.2.2 客流情況

選取2號線某工作日(周一)客流數(shù)據(jù)分析,具體如圖4~6所示。

圖4 2號線全天分時段最大斷面客流與運能對比圖(單位:人次/h)

由圖4可以看出,2號線工作日全天高峰小時最大斷面客流出現(xiàn)在極端早高峰時段(7:00-8:00),且不均衡系數(shù)較大,致使上班高峰期上行方向的運能緊張,下行方向的運能冗余。

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