北京地铁客流预测方法研究及系统的实现

发布时间：2017-05-18 18:26

  本文关键词：北京地铁客流预测方法研究及系统的实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国经济的快速发展,城市交通拥堵成为一个亟待解决的问题。城市轨道交通以其具有封闭线路、准时运行、便捷可靠等特点,迅速发展成为城市公共交通的重要交通工具。由于城市轨道交通网络化运营优势明显,成为各大城市吸引客流、改变交通出行结构的主要原因,也直接导致了客流增速较快,且呈现持续走高趋势。客流预测作为城市轨道交通规划的基础之一,在整个规划过程中有重要的作用。然而就目前城市轨道交通的实际运营状况来看,实际的客流与预测的客流有很大的差异,而且线路的客流量存在不均衡的情况,这在一定程度上加大了城市轨道交通运营的难度。因此,如何利用已有数据对未来客流做出准确的预测,成为缓解交通运营部门巨大压力和解决地铁线路超负荷运行的重要手段。本文以北京地铁为例,构建以AFC系统获得的数据为出发点,结合北京地铁TCC系统提供的历史客流统计表和北京轨道列车运行图,设计了一个基于物联网的北京地铁客流预测系统,并对站点客流和断面客流进行了详细分析。论文首先阐述了物联网和客流分析预测的国内外研究现状。进而介绍了物联网技术、城市轨道交通客流预测方法,为后续的系统设计与实现做好理论基础。其次给出了城市轨道交通客流预测的体系框架以及关键技术,并对系统的具体实现给出了整体设计。最后该系统以J2EE为技术平台,实现了系统的主要功能模块并给出了详细的展示,并对北京地铁1号线客流预测结果进行分析。文章末尾对论文工作进行了总结和展望。
【关键词】：城市轨道交通 物联网 AFC系统 客流分析 客流预测 J2EE技术
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U293.13;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 客流预测的国内外研究现状12-13
• 1.2.2 物联网的国内外研究现状13-14
• 1.3 论文框架14-15
• 2 主要理论综述15-23
• 2.1 物联网技术15-20
• 2.1.1 物联网的基本概念15
• 2.1.2 物联网需求分析15-16
• 2.1.3 物联网的体系架构16-18
• 2.1.4 物联网的关键技术18-19
• 2.1.5 物联网的应用领域及发展前景19-20
• 2.2 城市轨道交通客流预测方法20-22
• 2.2.1 时间序列客流预测方法20-21
• 2.2.2 因果关系客流预测方法21-22
• 2.2.3 德尔菲法22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 城市轨道交通客流预测体系框架及关键技术23-36
• 3.1 客流预测体系构建23-24
• 3.1.1 概念23
• 3.1.2 客流预测体系23-24
• 3.2 城市轨道交通客流规模影响因素及形成24-25
• 3.2.1 客流规模影响因素24-25
• 3.2.2 客流形成25
• 3.3 城市轨道交通客流特征分析25-30
• 3.3.1 客流特征25
• 3.3.2 客流变化趋势分析25-30
• 3.4 客流预测关键技术30-35
• 3.4.1 路网建立30
• 3.4.2 线网客流分配模型30-31
• 3.4.3 路网断面客流估计方法31-32
• 3.4.4 站点客流预测32
• 3.4.5 相关断面客流预测32-34
• 3.4.6 线网客流OD矩阵反推34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 4 北京地铁客流预测系统整体设计36-45
• 4.1 概述36
• 4.2 北京地铁客流预测系统物理设计36-37
• 4.3 北京地铁客流预测系统功能设计37-41
• 4.3.1 统计查询38-39
• 4.3.2 定制查询39-40
• 4.3.3 运力运量配比查询40
• 4.3.4 同比环比查询40-41
• 4.3.5 系统管理41
• 4.4 北京地铁客流预测系统详细设计41-44
• 4.4.1 北京地铁客流数据获取阶段41-42
• 4.4.2 北京地铁客流数据准备阶段42-43
• 4.4.3 北京地铁客流统计43
• 4.4.4 北京地铁客流分析43-44
• 4.4.5 北京地铁客流查询展示44
• 4.5 本章小结44-45
• 5 北京地铁客流预测系统的实现45-63
• 5.1 系统实现需要的相关技术45-47
• 5.1.1 SSH2框架45-46
• 5.1.2 Adobe Flex46
• 5.1.3 DB2数据库46-47
• 5.1.4 BlazeDS技术47
• 5.2 系统性能与开发环境47-48
• 5.2.1 系统性能47
• 5.2.2 开发环境47-48
• 5.3 系统功能实现48-56
• 5.3.1 全路网查询48-52
• 5.3.2 统计查询52-53
• 5.3.3 定制查询53-54
• 5.3.4 运力运量配比54-55
• 5.3.5 同比环比55-56
• 5.4 北京地铁客流预测结果分析56-62
• 5.4.1 北京地铁1号线站点客流量预测56-60
• 5.4.2 北京地铁1号线分时断面客流量预测60-62
• 5.5 本章小结62-63
• 6 结论与未来展望63-64
• 参考文献64-66
• 附录66-76
• 作者简历76-78
• 学位论文数据集78

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张志刚;;客流预测的可信性分析和敏感性分析[J];交通世界(运输·车辆);2010年07期

2 梁兆煜;2000年铁路客流预测[J];铁道运输与经济;1985年07期

3 李汝谦;客流预测方法和售票组织[J];铁道运输与经济;1985年07期

4 马林;在客流预测中值得注意的几个问题[J];地铁与轻轨;1997年02期

5 张学兵,黄亚男,汪文斌,刘武春;北京地区超大客流现状、成因分析及对策[J];铁道运输与经济;2001年09期

6 喻翔,张锦,周厚文;对广州—珠海城际快速轨道交通客流预测的分析评价[J];铁道运输与经济;2003年07期

7 张伯敏;;嘉兴站客流现状分析与建议[J];上海铁道科技;2006年04期

8 全永q

本文编号：376841