基于精细化用地数据的城市轨道交通客流预测
发布时间：2020-12-17 03:52
面向精细化城市管理对客流量预测的新需求,以及互联网数据广泛应用的背景,本文采用基于地理加权回归模型(GWR)的直接需求预测法(DDM)来研究轨道交通客流量预测问题,通过分析站点吸引范围内的土地利用、社会经济要素、交通设施等周边环境因素,建立站点客流量与各要素之间的关联关系,具有成本低、快速响应、结果易于解释等优点。本文从客流特性分析、客流预测相关数据采集与处理、模型构建等方面展开研究。主要内容包括:(1)对土地利用视角下城市居民轨道交通出行过程及影响要素进行分析,总结现有轨道交通客流预测方法的特点,结合空间统计技术,提出基于精细化用地数据的轨道交通客流量预测方法。(2)基于影响要素明确轨道交通站点客流量预测建模所需目标数据集和数据来源,针对数据特点与获取难度,确定运用多种手段进行多源数据采集的技术方案。对于互联网数据设计了数据抓取方案,开发应用程序实现互联网数据批量获取与定期更新。(3)对于获取的电子地图POI数据,分析其特点与存在的问题,运用半结构化文本信息提取方法进行居民小区与写字楼的信息提取,提高数据可用性。针对多源数据属性项的不完整性、冗余性和可互补性,分别使用空间属性融合算法...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：112 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１研宄技术路线??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｒｏｕｔｅ??
出行需求后，轨道交通客流出行全过程可以概括为“其它交通方式集结一轨道交??通内部输送一其它交通方式疏散”这一过程，以居住地到工作地为例，轨道交通??客流出行全过程如图２－１所示。??１０?？??
?进站客流早高峰与出站客流晚高峰特征，且与非工作日相比，工作日的高峰客流??量更大，回龙观的工作日和非工作日的客流时间分布如图２－３所示。??．？?－ｉ－?＾?－ｒ??…，上，丄?＾??＊＿?ｊ?戀＇■为９?：??Ｏ?：＇：?■ＷＷＩ？ａ＠ｋ??Ｉ?＊?－?Ｙ?１?？??＾?；１！??Ｘ?ｎ．?ｖ??＼＊一?９９?９?叫．＾１??．：：Ｙ＇?、?ｆｉ??Ｖ？?－?＇ｉ＇ｎ－?，１?＆?９??ｓ．＇＼?９－ｒ？ｔ?．??明一，？，”Ｖ—??图２－２回龙观地铁站周边１５００米住宅区分布??Ｆｉｇｕｒｅ２－２?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?１，５００?ｍｅｔｅｒｓ?ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ?ａｒｅａ?ａｒｏｕｎｄ?Ｈｕｉｌｏｎｇｇｕａｎ?ｓｔａｔｉｏｎ??１０００?１６００??ｌｉｆｅ??图２－３回龙观站工作日（左）和非工作日（右）客流时间分布??Ｆｉｇｕｒｅ２－３?Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ?ｆｌｏｗ?ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ?ｏｆ?Ｈｕｉｌｏｎｇｇｕａｎ?ｓｔａｔｉｏｎ?ｏｎ?ｗｅｅｋｄａｙ?ａｎｄ?ｗｅｅｋｅｎｄ??（２）以行政、办公用地为主的土地利用??行政、办公用地是轨道客流的重要吸引源之一，是以居住用地为另一端点开??展相应的通勤活动的载体，往往呈现于以居住用地为主的土地利用互补的客流特??征。以永安里站为例，永安里站位于北京市ＣＢＤ区域，从图２－４永安里地铁站周??边１５００米写字楼分布图可以看出大量写字楼集中在该区域。如图２－５所示
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京市国贸地区公交客流特征分析及对策[J]. 王爽. 公路交通科技(应用技术版). 2019(01)
[2]基于位置和属性特征信息的多源数据融合[J]. 张翼然,陶迎春,蔡彩,吴爱华. 北京测绘. 2018(09)
[3]地铁站点客流特征与土地利用关系研究[J]. 马晓磊,张继宇,刘剑锋,王江锋,李金海. 都市快轨交通. 2017(06)
[4]空间数据融合的研究进展:从经典方法到扩展方法[J]. 张景雄,刘凤珠,梅莹莹,唐韵玮. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[5]基于精细化用地的轨道客流直接估计模型[J]. 王淑伟,孙立山,郝思源,荣建. 交通运输系统工程与信息. 2015(03)
[6]基于地理加权回归模型评估土地利用对地表水质的影响[J]. 陈强,朱慧敏,何溶,Randy A.Dahlgren,张明华,梅琨. 环境科学学报. 2015(05)
[7]空间位置信息的多源POI数据融合[J]. 张巍,高新院,李瑞姗. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2014(07)
[8]空间统计学进展及其在经济地理研究中的应用[J]. 杨振山,蔡建明. 地理科学进展. 2010(06)
[9]基于GWR模型的北京市住宅用地价格影响因素及其空间规律研究[J]. 吕萍,甄辉. 经济地理. 2010(03)
[10]轨道交通线网服务范围研究[J]. 姚丽亚,关宏志. 北京工业大学学报. 2008(07)
博士论文
[1]站点周边用地特性对轨道客流影响机理研究[D]. 王淑伟.北京工业大学 2015
[2]地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 覃文忠.同济大学 2007
[3]基于GWR模型的城市住宅地价空间结构研究[D]. 罗罡辉.浙江大学 2007
硕士论文
[1]短文本数据聚合模型的理论与应用研究[D]. 陈晶.电子科技大学 2017
[2]基于大数据的多维度轨道站点客流直接预测模型研究[D]. 巫诚诚.东南大学 2016
[3]基于GWR模型的城市住宅地价空间分异研究[D]. 张洁.浙江大学 2012
[4]空间插值技术的开发与实现[D]. 颜慧敏.西南石油学院 2005
本文编号：2921360
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：112 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１研宄技术路线??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?Ｒｏｕｔｅ??
出行需求后，轨道交通客流出行全过程可以概括为“其它交通方式集结一轨道交??通内部输送一其它交通方式疏散”这一过程，以居住地到工作地为例，轨道交通??客流出行全过程如图２－１所示。??１０?？??
?进站客流早高峰与出站客流晚高峰特征，且与非工作日相比，工作日的高峰客流??量更大，回龙观的工作日和非工作日的客流时间分布如图２－３所示。??．？?－ｉ－?＾?－ｒ??…，上，丄?＾??＊＿?ｊ?戀＇■为９?：??Ｏ?：＇：?■ＷＷＩ？ａ＠ｋ??Ｉ?＊?－?Ｙ?１?？??＾?；１！??Ｘ?ｎ．?ｖ??＼＊一?９９?９?叫．＾１??．：：Ｙ＇?、?ｆｉ??Ｖ？?－?＇ｉ＇ｎ－?，１?＆?９??ｓ．＇＼?９－ｒ？ｔ?．??明一，？，”Ｖ—??图２－２回龙观地铁站周边１５００米住宅区分布??Ｆｉｇｕｒｅ２－２?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?１，５００?ｍｅｔｅｒｓ?ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ?ａｒｅａ?ａｒｏｕｎｄ?Ｈｕｉｌｏｎｇｇｕａｎ?ｓｔａｔｉｏｎ??１０００?１６００??ｌｉｆｅ??图２－３回龙观站工作日（左）和非工作日（右）客流时间分布??Ｆｉｇｕｒｅ２－３?Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ?ｆｌｏｗ?ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ?ｏｆ?Ｈｕｉｌｏｎｇｇｕａｎ?ｓｔａｔｉｏｎ?ｏｎ?ｗｅｅｋｄａｙ?ａｎｄ?ｗｅｅｋｅｎｄ??（２）以行政、办公用地为主的土地利用??行政、办公用地是轨道客流的重要吸引源之一，是以居住用地为另一端点开??展相应的通勤活动的载体，往往呈现于以居住用地为主的土地利用互补的客流特??征。以永安里站为例，永安里站位于北京市ＣＢＤ区域，从图２－４永安里地铁站周??边１５００米写字楼分布图可以看出大量写字楼集中在该区域。如图２－５所示
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京市国贸地区公交客流特征分析及对策[J]. 王爽. 公路交通科技(应用技术版). 2019(01)
[2]基于位置和属性特征信息的多源数据融合[J]. 张翼然,陶迎春,蔡彩,吴爱华. 北京测绘. 2018(09)
[3]地铁站点客流特征与土地利用关系研究[J]. 马晓磊,张继宇,刘剑锋,王江锋,李金海. 都市快轨交通. 2017(06)
[4]空间数据融合的研究进展:从经典方法到扩展方法[J]. 张景雄,刘凤珠,梅莹莹,唐韵玮. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[5]基于精细化用地的轨道客流直接估计模型[J]. 王淑伟,孙立山,郝思源,荣建. 交通运输系统工程与信息. 2015(03)
[6]基于地理加权回归模型评估土地利用对地表水质的影响[J]. 陈强,朱慧敏,何溶,Randy A.Dahlgren,张明华,梅琨. 环境科学学报. 2015(05)
[7]空间位置信息的多源POI数据融合[J]. 张巍,高新院,李瑞姗. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2014(07)
[8]空间统计学进展及其在经济地理研究中的应用[J]. 杨振山,蔡建明. 地理科学进展. 2010(06)
[9]基于GWR模型的北京市住宅用地价格影响因素及其空间规律研究[J]. 吕萍,甄辉. 经济地理. 2010(03)
[10]轨道交通线网服务范围研究[J]. 姚丽亚,关宏志. 北京工业大学学报. 2008(07)
博士论文
[1]站点周边用地特性对轨道客流影响机理研究[D]. 王淑伟.北京工业大学 2015
[2]地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 覃文忠.同济大学 2007
[3]基于GWR模型的城市住宅地价空间结构研究[D]. 罗罡辉.浙江大学 2007
硕士论文
[1]短文本数据聚合模型的理论与应用研究[D]. 陈晶.电子科技大学 2017
[2]基于大数据的多维度轨道站点客流直接预测模型研究[D]. 巫诚诚.东南大学 2016
[3]基于GWR模型的城市住宅地价空间分异研究[D]. 张洁.浙江大学 2012
[4]空间插值技术的开发与实现[D]. 颜慧敏.西南石油学院 2005
本文编号：2921360
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