摘要：城市轨道交通车站客流量具有随机性，在高峰运营时段可能突然增加客流量，做好短期客流的预测工作能够对城市轨道交通的安全性有所提高。短期客流预测的工作需要结合数学模型和思维理论来进行，科学有效的预测能够在应对短期客流增加的问题上有所帮助。本文就对城市轨道交通车站进站客流量短期预测进行一个简要分析，提出短期客流预测的相关方法和应对措施。
关键词：轨道交通；短期客流；预测研究
引言：
短期客流的增大随机性比较强，预测难度系数较大。当车站短期客流超过了城市轨道交通的运载量就会带来严重的安全隐患，所以分析短期客流的特点和影响因素是必要的。本文将提出城市轨道交通进站客流量短期预测的常用模型，在城市轨道交通运营管理中能够有效预测短期客流量，给车站采取措施，及时降低客流量的时间，避免造成损失。
一、短期客流的特点和影响因素
短期客流的增加受多种因素的影响，比如车站附近的地面举办了活动，当活动结束时，乘车的客流会在短期内激增；天气突然变得恶劣，导致地面的交通不畅，堵塞问题严重，许多人就会选择城市轨道交通。还有节假日和上下班的高峰期都会增加客流量。短期客流的主要特点是具有随机性、突发性和短时性。因为某种因素突然增加客流的情况在时间上是不平衡的，各个时间段都可能产生这样的短期客流，但从总体上看又是处于动态平衡的，因为短期客流在时间的推移下有一定的概率和频率，研究这个概率就能对短期客流的增加做预测工作。短期客流随机性指的就是短期客流增加的时间是随机的，地方是随机的，发生的原因也是随机的。突发性就是指造成短期客流增加的具体事件是随机突发的，也正是因为短期客流具有突发性，所以为了预防短期客流增加给城市轨道交通安全运营带来重要影响，才需要对短期客流进行预测，以此增加车辆通行的安全性。至于短时性，短期客流增加是一时的，当那段时间过去后，车站的客流量又会回到正常状态。
二、城市轨道交通进站客流量短期预测模型和方法
一种是NPR模型，在应对短期客流量增加时有很好的预测作用，使用NPR最大的优点就是误差较小，并且预测的精准度很高，在城市轨道交通进站客流量短期预测中经常被用到，NPR模型是一种非参数回归算法。NPR模型依赖于历史数据和样本数据库，所以预测的效果也取决于这些数据的质量和数量，数据库随着时间的推移会不断地变化。数据的更新过程使数据分为历史数据和实时数据两种，因此数据库也是两种数据的复合。相比较于NPR模型来说，还有一种KF模型在精准度和误差上都比NPR模型差一些，所以在城市轨道交通进站客流量短期预测的应用不如NPR模型多。KF模型是卡尔曼滤波模型的简称，传统的KF模型对历史数据的运用较少，所以在预测时不够精准，在引入偏差修正系数后又有明显的改善，预测精准度提升了不少，所以在目前的城市轨道交通进站客流量短期预测模型中，基于偏差修正系数的KF模型应用也比之前更加广泛。引入偏差修正系数后，能够考虑到城市轨道交通客流量变化的规律，利用相关的数学知识，建立二次抛物线进行预测，是一项非常有效的方法。还有一种模型是BCM模型，与前两种模型相比较，BCM模型的特点是随着时间的推移会逐渐变的稳定。在这三种模型中，BCM模型更加使用于短期流量少，并且趋于稳定的短期客流预测，例如图（1）和图（2）分别展示了三种模式的早高峰流量误差和平峰流量误差，从图中分析能够明显看出BCM模型在平峰流量误差时是最稳定的。
图（2） 平峰流量误差
三、短期客流量增加的应对措施
短期客流量增加的应对措施一是要及时进行疏导，在人群特别密集的地方降低客流量，对短期客流预测的结果做出相应的措施，节假日可以分时段进行限流，以保证乘客的安全为原则，提早制定应对各种突发情况的措施，以免发生意外时会措手不及。加强城市轨道交通车站的管理工作，可以适当延长售票时间。有突发情况时，要利用现代设备加强车站内的宣传工作，及时向乘客解释，并进行疏散工作。充分利用车站资源，在城市轨道交通管理工作中制定相关的制度，加强车站内的信息化建设工作，车站运营管理应该现代化和科学化，当短期客流量增加时运用现代化的方式处理问题，可以提高效率。还要考虑短期客流量增加的程度是否会对车辆安全运行造成影响，如果有影响，那么最关键的应对就是对乘客进行及时疏散和沟通。
四、结束语
总的来说，研究城市轨道交通车站进站客流量短期预测意义非凡，要想保证城市轨道交通运营安全，在各个方面都应该多加注意。根据不同情况合理选择适合的短期客流预测模型，也是非常必要的，要做好城市轨道交通管理工作需要每一位相关工作人员的共同努力。当突发事件发生时，一定要充分考虑到短期客流量增加的程度是否会对城市轨道交通车辆的正常运行造成影响。
参考文献：
[1]刘美琪，焦朋朋，孙拓. 城市轨道交通进站客流量短时预测模型研究[J]. 城市轨道交通研究，2015，18（11）：13-17.
[2]李得伟，颜艺星，曾险峰，等. 城市轨道交通进站客流量短时组合预测模型[J]. 都市快轨交通，2017（1）：54-58.
论文作者:韩莎莎
论文发表刊物:《基层建设》2018年第32期
论文发表时间:2018/12/27
标签：客流量论文; 客流论文; 模型论文; 轨道交通论文; 车站论文; 城市论文; 误差论文; 《基层建设》2018年第32期论文;