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基于时空耦合特性的城市轨道交通车站通道断面客流量实时预测研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着城市化进程的加速，城市人口不断增长，交通拥堵问题日益严重。城市轨道交通作为一种高效、便捷、环保的公共交通方式，在城市交通体系中发挥着越来越重要的作用。根据中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通2024年度统计和分析报告》显示，截至2024年底，中国共有58个城市开通城轨交通运营线路361条，运营里程达12160.77公里，2024年城轨交通全年累计完成客运量322.57亿人次。城市轨道交通的快速发展，使其客流规模不断增大，客流变化也更加复杂。

准确的客流预测对于城市轨道交通的运营管理至关重要。在运营管理方面，通过对车站通道断面客流量的实时预测，运营部门可以提前合理安排列车运行计划，如调整列车的发车频率、编组数量等，以满足不同时段的客流需求，从而提高运营效率，避免列车满载率过高或过低的情况出现，降低运营成本。在设备设施维护方面，预测结果能帮助运营部门合理安排人员和物资，提前做好设备设施的维护和检修工作，确保其在高客流时段的正常运行。同时，还能根据客流预测情况，合理配置车站的服务设施，如自动售票机、闸机、电梯等，提高服务质量。对于乘客而言，准确的客流预测可以让他们提前了解车站的客流情况，合理规划出行时间和路线，避免在车站长时间等待或拥挤，提高出行的便捷性和舒适性。此外，客流预测还能为城市轨道交通的规划和建设提供重要依据，帮助决策者确定线路走向、站点位置和规模等，促进城市轨道交通的可持续发展。

1.2国内外研究现状

在城市轨道交通客流预测领域，国内外学者开展了大量研究。国外学者在短时客流预测方面进行了诸多探索，主要采用时间序列分析、机器学习、神经网络等方法。如通过时间序列分析方法捕捉客流的时间变化规律，利用机器学习和神经网络等方法分析大量历史数据，挖掘客流与各种影响因素之间的关系以实现短时客流预测。同时，也关注多源数据融合、智能算法优化等方面研究，以提高预测精度和可靠性。

国内学者在短时客流预测方面同样取得了丰富成果。方法上主要有基于历史数据的预测方法，如时间序列分析和回归分析等；基于大数据的方法，通过整合多种数据源，挖掘客流与城市经济、人口、天气等多方面的关系；基于智能算法的方法，通过模拟人类思维过程实现客流的智能预测。并且，国内学者也注重短时客流预测在实际运营中的应用研究，如列车调度、信号控制等方面。

在车站通道断面客流量实时预测方面，现有的研究相对较少。部分研究主要集中在利用单一数据源进行预测，如自动售票系统数据、公交卡刷卡数据等，难以全面考虑影响客流的多种因素。而多源数据融合的研究还处于探索阶段，如何有效地整合不同类型的数据，提高预测精度仍是一个挑战。同时，对于客流的时空耦合特性研究不够深入，未能充分挖掘客流在时间和空间上的相互关系，导致预测模型的准确性和可靠性有待提高。

1.3研究内容与方法

本文主要研究内容包括：深入分析城市轨道交通站内客流数据，探究其时空特征，为后续预测模型的构建提供基础；构建基于小波变权组合的单断面客流实时预测模型，充分考虑客流数据的特点，提高单断面客流预测的准确性；挖掘轨道交通站内客流的时空耦合特性，分析其影响因素，构建基于时空耦合特性的多断面客流实时预测模型；以实际案例为依托，对所构建的预测模型进行验证和应用，评估模型的预测效果，并探讨客流实时预测在站内客运管理工作中的实际应用。

在研究方法上，采用数据挖掘与分析方法，对城市轨道交通的历史客流数据、运营数据等进行收集、整理和分析，挖掘数据背后的规律和特征；运用机器学习算法，如径向基函数神经网络、支持向量机等，构建客流预测模型，并通过模型训练和优化，提高模型的预测性能；基于实际案例进行分析，将构建的预测模型应用于实际的城市轨道交通车站通道断面客流量预测中，验证模型的有效性和实用性，同时结合实际运营情况，提出针对性的建议和措施。

二、城市轨道交通车站通道客流特性分析

2.1客流数据采集与处理

本研究采用多种先进技术和工具，全面收集城市轨道交通车站通道的客流数据。利用安装在车站通道关键位置的高清摄像头，通过计算机视觉技术，对视频图像进行实时分析，识别并统计过往乘客数量，实现对客流的非接触式监测。同时，借助车站自动售检票系统（AFC），获取乘客的进出站时间、站点等信息，这些数据能够准确反映乘客的出行轨迹和流量情况。此外，还运用了蓝牙信标技术，在车站通道内布置蓝牙信标，当乘客携带具有蓝牙功能的智能设备经过时，信标能够捕获设备信息并记录时间和位置，从而获取客流数据。

采集到的数据可能存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行清洗、修复和预处理。在数据清洗阶段，使用数据平滑技术去除噪声数据，对于重复记录的数据进行筛选和去重，确保