【摘 要】
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乘客出行规律对城市轨道交通运营管理至关重要,而不同时间粒度下观测到的客流规律差异较大。以往研究缺乏多时间粒度车站层级客流规律的量化研究。本文基于刷卡数据分析不同
【机 构】
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北京交通大学土木建筑工程学院,北京交通大学北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心,北京市交通信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51408029)
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乘客出行规律对城市轨道交通运营管理至关重要,而不同时间粒度下观测到的客流规律差异较大。以往研究缺乏多时间粒度车站层级客流规律的量化研究。本文基于刷卡数据分析不同时间尺度下地铁出行规律的相似性。构建客流时间序列模型和相似性度量方法,使用连续五周北京地铁刷卡数据分别度量1 min到720min共16个时间粒度下,进站客流和OD客流与历史同期的相似性大小,并基于度量结果给出一定精度要求下预测短时进站量和OD量时的最小时间粒度推荐值,以综合相似性指标对全网车站的可预测等级进行划分。多角度统计分析结果表明,工作日客流与历史同期相似性较大,高峰比平峰、早高峰比晚高峰相似性大。
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