短時性大型活動對周邊軌道站點客流的影響分析及預測
發(fā)布時間：2021-12-23 02:59
隨著國民經(jīng)濟水平的提高,越來越多的短時性大型活動在各大城市舉辦,而活動的開展導致區(qū)域內(nèi)人群集中,不僅對周邊基礎設施造成巨大的壓力,也極易發(fā)生群體事件。如何將各類大型活動吸引及散場客流進準確的預測并采取有效的管控措施進行疏導已成為了相關部門重點需要解決的問題,因此針對這一問題,本文對短時性大型活動背景下其周邊軌道站點客流進行研究。本研究利用北京市IC卡刷卡數(shù)據(jù)及大型活動數(shù)據(jù),分析各類型短時性大型活動對周邊軌道站點客流的影響,各場館周邊受影響軌道站點固定且在活動開始前3小時客流出現(xiàn)增長,活動開始前1小時客流達到峰值;并與活動結(jié)束后1小時內(nèi)完成客流疏解,在結(jié)束后15分鐘-30分鐘客流達到峰值。在此基礎上,為了給客流疏解方案的制定提供合理的數(shù)據(jù)支持,本文對大型活動引起的客流進行定量的預測和分析。軌道站點客流預測影響因素眾多、數(shù)據(jù)量大,而決策樹方法具有預測速度快,精度高的優(yōu)點,且常用來進行預測,因此本文選擇其作為預測模型。隨后以軌道站點、日期屬性、月份、活動屬性、場館位置、活動前后時段、星期、天氣、舉辦者、活動類型、開始時間、活動上報人數(shù)12個影響因素為輸入?yún)?shù)構(gòu)建梯度下降決策樹（GBDT）預測...
【文章來源】：昆明理工大學云南省
【文章頁數(shù)】：96 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
研究技術路線
昆明理工大學碩士學位論文14圖2.1工人體育場周邊公交站點情況圖2.2工人體育場公交站點活動開始前下車人數(shù)變化情況圖2.3朝陽醫(yī)院公交站活動開始前下車人數(shù)變化情況150015301600163017001730180018301900有大型活動168154212200201243153202151無大型活動115145153108180151199177202050100150200250300客流（人次）3:00:003:30:004:00:004:30:005:00:005:30:006:00:006:30:00有大型活動130123801331712249486無大型活動61971451971506997157050100150200250客流（人次）
第2章短時性大型活動的定義及影響15圖2.4東大橋路口東公交站活動開始前下車人數(shù)變化情況2.周邊軌道站點對軌道客流的影響顯著。該活動期間受影響站點為東四十條、東大橋、團結(jié)湖三個軌道站點，其中東大橋站點受影響最大；軌道活動開始前出站誘增客流合計達20009人次，占總規(guī)模人數(shù)達54%；活動結(jié)束后進站誘增客流累計達14371人次，占總規(guī)模人數(shù)達38%，期間客流峰值將超越早晚高峰客流值。圖2.5工人體育場周邊軌道交通站點情況150015301600163017001730180018301900有大型活動203196146173220271248255124無大型活動11911813417013928118420660050100150200250300客流（人次）
【參考文獻】：
期刊論文
[1]大型活動場館周邊交通需求管理仿真研究——以杭州G20峰會為例[J]. 王鍶佳,周妍. 警察技術. 2018(01)
[2]2014年青島世園會客流特征分析[J]. 王田田,萬浩. 交通與運輸(學術版). 2015(01)
[3]唐山世園會交通需求預測及分配研究[J]. 耿亭增,趙會珍,左益民,宋洪亮. 交通科技與經(jīng)濟. 2013(06)
[4]大型活動客流空間分布特征分析——以上海世博會為例[J]. 林文聞,黃淑萍. 中國商貿(mào). 2013(30)
[5]基于Kalman濾波的地鐵換乘客流預測[J]. 熊杰,關偉,孫宇星. 北京交通大學學報. 2013(03)
[6]K近鄰短時交通流預測模型[J]. 于濱,鄔珊華,王明華,趙志宏. 交通運輸工程學報. 2012(02)
[7]2010年上海世博會入園客流總體特征分析[J]. 劉淼,朱偉,蔡逸峰. 交通與運輸(學術版). 2011(02)
[8]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的短時客流量預測研究[J]. 任崇嶺,曹成鉉,李靜,史文雯. 科學技術與工程. 2011(21)
[9]時序數(shù)據(jù)挖掘在AFC系統(tǒng)運營管理中的分析與應用[J]. 韓媛媛,成長生,蘇厚勤. 計算機應用與軟件. 2010(11)
[10]基于周期時變特點的城市軌道交通短期客流預測研究[J]. 王奕,徐瑞華. 城市軌道交通研究. 2010(01)
碩士論文
[1]大型活動公交系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 郭闖.哈爾濱工業(yè)大學 2012
[2]大型活動交通需求預測及其交通組織管理方法研究[D]. 耿志軍.合肥工業(yè)大學 2007
[3]奧運觀眾交通預測及組織規(guī)劃研究[D]. 安志強.北京工業(yè)大學 2004
[4]交通需求管理及其在北京奧運交通中的應用研究[D]. 羅銘.北京工業(yè)大學 2004
[5]大型活動期間交通需求預測方法研究[D]. 洪鋒.北京工業(yè)大學 2004
本文編號：3547643
【文章來源】：昆明理工大學云南省
【文章頁數(shù)】：96 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
研究技術路線
昆明理工大學碩士學位論文14圖2.1工人體育場周邊公交站點情況圖2.2工人體育場公交站點活動開始前下車人數(shù)變化情況圖2.3朝陽醫(yī)院公交站活動開始前下車人數(shù)變化情況150015301600163017001730180018301900有大型活動168154212200201243153202151無大型活動115145153108180151199177202050100150200250300客流（人次）3:00:003:30:004:00:004:30:005:00:005:30:006:00:006:30:00有大型活動130123801331712249486無大型活動61971451971506997157050100150200250客流（人次）
第2章短時性大型活動的定義及影響15圖2.4東大橋路口東公交站活動開始前下車人數(shù)變化情況2.周邊軌道站點對軌道客流的影響顯著。該活動期間受影響站點為東四十條、東大橋、團結(jié)湖三個軌道站點，其中東大橋站點受影響最大；軌道活動開始前出站誘增客流合計達20009人次，占總規(guī)模人數(shù)達54%；活動結(jié)束后進站誘增客流累計達14371人次，占總規(guī)模人數(shù)達38%，期間客流峰值將超越早晚高峰客流值。圖2.5工人體育場周邊軌道交通站點情況150015301600163017001730180018301900有大型活動203196146173220271248255124無大型活動11911813417013928118420660050100150200250300客流（人次）
【參考文獻】：
期刊論文
[1]大型活動場館周邊交通需求管理仿真研究——以杭州G20峰會為例[J]. 王鍶佳,周妍. 警察技術. 2018(01)
[2]2014年青島世園會客流特征分析[J]. 王田田,萬浩. 交通與運輸(學術版). 2015(01)
[3]唐山世園會交通需求預測及分配研究[J]. 耿亭增,趙會珍,左益民,宋洪亮. 交通科技與經(jīng)濟. 2013(06)
[4]大型活動客流空間分布特征分析——以上海世博會為例[J]. 林文聞,黃淑萍. 中國商貿(mào). 2013(30)
[5]基于Kalman濾波的地鐵換乘客流預測[J]. 熊杰,關偉,孫宇星. 北京交通大學學報. 2013(03)
[6]K近鄰短時交通流預測模型[J]. 于濱,鄔珊華,王明華,趙志宏. 交通運輸工程學報. 2012(02)
[7]2010年上海世博會入園客流總體特征分析[J]. 劉淼,朱偉,蔡逸峰. 交通與運輸(學術版). 2011(02)
[8]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的短時客流量預測研究[J]. 任崇嶺,曹成鉉,李靜,史文雯. 科學技術與工程. 2011(21)
[9]時序數(shù)據(jù)挖掘在AFC系統(tǒng)運營管理中的分析與應用[J]. 韓媛媛,成長生,蘇厚勤. 計算機應用與軟件. 2010(11)
[10]基于周期時變特點的城市軌道交通短期客流預測研究[J]. 王奕,徐瑞華. 城市軌道交通研究. 2010(01)
碩士論文
[1]大型活動公交系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 郭闖.哈爾濱工業(yè)大學 2012
[2]大型活動交通需求預測及其交通組織管理方法研究[D]. 耿志軍.合肥工業(yè)大學 2007
[3]奧運觀眾交通預測及組織規(guī)劃研究[D]. 安志強.北京工業(yè)大學 2004
[4]交通需求管理及其在北京奧運交通中的應用研究[D]. 羅銘.北京工業(yè)大學 2004
[5]大型活動期間交通需求預測方法研究[D]. 洪鋒.北京工業(yè)大學 2004
本文編號：3547643
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