客运量

  • 基于线网稳定期的地铁客运量预测方法研究
    引 言轨道交通客运量预测对于轨道交通建设和路网布局起着至关重要的作用,为城市轨道交通规划、设计、建设和运营等环节提供数据依据,因此科学的预测轨道交通客运量的发展趋势极为重要。为做好地铁客运量预测,需分析地铁线网发展现状,选取适用的客运量预测方法。2 客运量变化的主要影响因素2.1 票制票价调整票价对地铁客运量变化有较大的影响,客运量随着票价的高低变化而变化。例如北京地铁2007年10月调整全网2元一票制后,客运量大幅度增长。2.2 地铁网络化发展新线路开通

    黑龙江交通科技 2022年1期2022-03-14

  • 重庆市客运量影响因素相关性分析
    进行空间位移,客运量及人口出行数量代表了客运业的发展程度。金伟[1]认为运输业可以提高国家产业结构转变的速度,促进新兴行业的发展,降低农村人口的比例,创造就业、创业条件,拉动和加快各区域的经济、文化交流,促进不同区域的共同发展。余佳莹、杨绪彪等[2]通过多元回归分析法分析了上海虹桥机场的客运数据,调查了客运量对航空客运量的影响。宋迪等[3]研究了外出日期、气候及出行方式等影响因素对客运量的影响,对不同因素之间的相关性进行了调查。目前,国内外对人们的交通出行

    质量与市场 2022年3期2022-02-25

  • 基于ARIMA模型对我国客运量的分析和预测
    中之重。对我国客运量进行预测,有利于提前布局我国经济发展政策。本文采用时间序列建模的方法,通过数据预处理、模型识别、参数估计以及模型检验与优化等步骤,建立了ARIMA(0,2,4)模型,并利用该模型对未来5年我国客运量进行预测,并基于预测结果提出了合理化建议。关键词:客运量;时间序列;SAS;ARIMA模型1引言1.1研究背景一个国家,过去与未来的经济发展与交通运输都是相互影响和制约的,民间流传的一句话,最形象的表达了运输与经济发展的关系:“要想富,先修路

    锦绣·下旬刊 2021年12期2021-11-03

  • 多式联运对航空客运量的影响分析
    运输效率。航空客运量可以用来评估民航业的发展状况,根据分析出的影响客运量变化的因素,可以为民航系统的发展提供方向。本文利用多元回归分析法,根据现阶段多式联运发展程度较高的上海虹桥机场数据,分析铁路、轨道、公路和水运的客运量对航空客运量产生的影响。关键词: 多元回归分析; 多式联运; 客运量文章编号: 2095-2163(2021)03-0090-04 中图分类号:F224 文献标志码:A【Abstract】Multimodal transport is a

    智能计算机与应用 2021年3期2021-08-09

  • 2021年3月中国主要城市地铁客运量总结
    021年3月总客运量21.65亿人次,日均6992.5万人次,环比2月上涨46.3%;同比2019年3月上涨5.92%。本月共有深圳、成都、西安、重庆、杭州、长沙、郑州、苏州、合肥、宁波、南昌、青岛、昆明、无锡、厦门、济南16城月度日均客运量创历史新高。说明:1. 城市范围:包含2021年3月已开通地铁(除有轨电车、云轨、铁路运营的市域铁路等)的内地39座城市(新增洛阳,佛山数据列入广州),及港台5座城市(香港、台北、桃园、高雄、澳门),全中国共计44座城

    城市轨道交通 2021年5期2021-06-17

  • 2021年2月及春运期间中国主要城市地铁客运量总结
    38城40天总客运量为20.75亿人次,日均5186.37万人次,同比2020年增加105.81%,同比2019年减少2.20%。中国内地38城2021年2月总客运量13.37亿人次,日均4773.99万人次,环比1月下降16.60%;同比2019年2月下降272.76万人次,降幅5.40%。说明:1.城市范围:包含2021年2月已开通地铁(除有轨电车、云轨、铁路运营的市域铁路等)的内地38座城市(佛山数据列入广州),及港澳台5座城市(香港、台北、桃园、高

    城市轨道交通 2021年4期2021-05-08

  • 2020年12月中国主要城市地铁客运量总结
    20年12月总客运量20.26亿人次,日均6546.87万人次,环比11月上涨了0.62%;同比2019年12月减少了285.34万人次,降幅4.18%。深圳、西安、杭州、郑州、苏州、合肥、宁波、石家庄、呼和浩特、徐州、济南11城创月度日均客运量历史新高。说明:1. 城市范围:包含2020年12月已开通地铁(除有轨电车、云轨、铁路运营的市域铁路等)的内地38座城市(佛山数据列入广州),及港澳台5座城市(香港、台北、桃园、高雄、澳门),全中国共计43座城市。

    城市轨道交通 2021年2期2021-04-11

  • 新冠肺炎疫情对地铁客运量的影响分析
    铁官方微博每日客运量通报。2. 由于部分城市地铁运营主体的官方微博并未定期发布客运量数据,或者存在多个运营主体,数据的获取与统计较为困难,因此本文仅针对上海、广州、成都、南京、武汉共5地的地铁客运量数据展开分析。本文以2019年1月1日至2020年10月31日的每日客运量为数据基础,对比分析常态情况下(2019年)与受疫情影响后(2020年)的客流情况。一、客运量总体情况1、2019年总体情况图1 2019年各城市每日客运量变化图(虚线为工作日平均值)从总

    城市轨道交通 2021年1期2021-03-09

  • 2020年11月中国主要城市地铁客运量总结
    20年11月总客运量19.48亿人次,日均6492万人次,环比10月上涨了5.39%;同比2019年11月减少了383.15万人次,降幅5.57%。本月共有2城4次创历史新高(无锡、徐州各2次)。地铁行业新线开通不断,运营总客流规模已达去年的九成四,四大一线城市中最高已超过去年!说明:1. 城市范围:包含2020年11月已开通地铁(除有轨电车、云轨、铁路运营的市域铁路等)的内地37座城市(佛山数据列入广州),及港澳台5座城市(香港、台北、桃园、高雄、澳门)

    城市轨道交通 2021年1期2021-03-09

  • 2018年北京市城市公共交通运行特征分析
    城市公共交通总客运量为地面公交客运量与轨道交通客运量之和.2018年城市公共交通总客运量共计747 454.78万人次,日均2 047.82万人次.其中,工作日日均2 259.65万人次;非工作日日均1 587.32万人次.分担比例:轨道交通客运量在城市公共交通总客运量中占比高于地面公交占比.轨道交通客运量共计384 842.62万人次,日均1 054.36万人次,占比51.49%;地面公交客运量共计362 612.16万人次,日均993.46万人次,占城

    交通工程 2020年5期2020-10-21

  • 阅读理解题汇编
    rship (客运量) along the lines comprising its rail system. Of major concern to Amtrak and its advertising agency DDB Needham, were the long-distance western routes where ridership had been declining significantly.At one time, trains

    语数外学习·高中版上旬 2020年3期2020-09-10

  • 4月交通运输行业复工复产取得积极进展
    月,完成营业性客运量5.7亿人,恢复至去年同期的39.8%,恢复程度较3月提高12.8个百分点,其中公路营业性客运量下降58.8%、水路客运量下降61.8%。1-4月,完成营业性客运量24.2亿人,同比下降58.8%。其中,公路营业性客运量下降59.2%、水路客运量下降61.5%。4月,36个中心城市公共交通完成客运量28.6亿人,恢复至去年同期的50.0%,恢复程度较3月提高18.6个百分点。分方式看,公共汽电车、轨道交通、巡游出租车和轮渡客运量分别下降

    新能源汽车报 2020年20期2020-07-20

  • 2018年北京市城际交通运行特征分析
    4)城际交通总客运量为公路省际客运、铁路客运和民航客运客运量之和. 公路省际客运站包括六里桥、赵公口、八王坟、四惠、永定门、莲花池、首都机场和新发地站,截至2018年底,共有运营班线737条,运营班线总里程为372 185 km,通达天津、河北、河南、山东、山西、内蒙等22省及直辖市. 铁路客运包括北京站、北京西站和北京南站三大铁路客运站. 民航客运机场包括首都机场和南苑机场.2018年城际交通总客运量共计38 707.41万人次,日均106.05万人次,

    交通工程 2020年3期2020-07-15

  • 2018年北京市轨道交通运行特征分析
    年轨道交通路网客运量为384 842.62万人次,日均1 054.36万人次;其中,工作日日均1 197.37万人次,非工作日日均743.49万人次. 日均进站量558.71万人次,换乘量495.65万人次,路网换乘系数为1.89.各线路客运量:各线路客运量分布依旧不均衡,客运量占比相对较高的7条线路客运量占路网客运量的比例为68.01%;占比相对较低的7条线路客运量占路网客运量的比例仅为2.56%. 各线路年日均客运量见图1.图1 各线路日均客运量各月特

    交通工程 2020年2期2020-06-03

  • 深圳经惠州至汕尾高速铁路功能定位研究
    路网构成、全国客运量预测总量、区域客运量发展趋势的基础上,分析相关铁路客运分工,并采用“四阶段法”的基本思路,按铁路趋势运量、其他交通方式转移运量及诱增运量三部分进行预测,得出本项目客运量水平,最终综合推导出本项目的功能定位,为相关部门提供参考。关键词:铁路网;客运分工;客运量;功能定位一、區域路网现状及规划(一)研究区域深圳经惠州至汕尾高速铁路位于广东省南部沿海地带,线路西起深圳市,向东北经惠州市,向东延伸至广东湛江市,是国家“八纵八横”高速铁路网沿海通

    科学与财富 2020年7期2020-05-19

  • 一季度交通运输经济运行情况
    %。二、营业性客运量一季度,完成营业性客运量18.5亿人,同比下降58.4%,其中3月下降73.0%,降幅较2月收窄15.2个百分点。分方式看,公路客运量下降59.4%、水路客运量下降61.4%。三、中心城市公共交通客运量一季度,36个中心城市公共交通完成客运量67.4亿人,同比下降56.7%,其中3月下降68.5%,降幅较2月收窄17.7个百分点。分方式看,公共汽电车、轨道交通、巡游出租车和轮渡客运量分别下降58.3%、54.3%、56.8%和61.2%

    交通财会 2020年5期2020-03-01

  • 2019年9月中国主要城市地铁客运量总结
    文/阿牛图1总客运量方面(1)概述中国内地34城(暂缺长春、济南)2019年9月总客运量19.78亿人次,日均6629.96万人次,日均环比上月(同口径,按照上月32城,下同)下降2.02%。中国香港2019年9月地铁网换算总客运量为2.40亿人次(总进站量为1.44亿人次),日均换算客运量798.89万(进站量为481.12万),环比上月上升16.55%。全中国35城2019年9月总客运量22.18亿人次,日均7428.85万人次。环比上月上升约3%。(

    城市轨道交通 2019年11期2019-12-05

  • 2019年6月中国主要城市地铁客运量月度总结
    阿牛图1一、总客运量方面(1)概述中国内地32城(暂缺长春、济南)2019年6月总客运量19.32亿人次,日均6456万人次,日均环比上月下降0.6%。中国香港2019年6月地铁网换算总客运量为2.72亿人次(总进站量为1.77亿人次),日均换算客运量906.71万(进站量为569.74万),环比上月减少2.30%。全中国33城2019年6月总客运量达22亿人次,日均7376万人次,日均较上月略有下降。(2)构成·月客运量>1亿:内地从高至低依次有北京、上

    城市轨道交通 2019年7期2019-08-15

  • 5月交通运输经济运行总体平稳
    月,完成营业性客运量14.5亿人,同比下降0.2%,降幅较4月收窄2.5个百分点,其中公路营业性客运量下降4.2%、水路客运量增长1.6%。1-5月,完成营业性客运量73.3亿人,同比下降1.8%。其中,公路营业性客运量下降4.9%,高速公路7座及以下小客车流量增长8.0%;水路客运量下降1.7%。货运量保持较快增长。5月,完成营业性货运量46.5亿吨,同比增长5.6%,其中公路货运量增长5.6%、水路货运量增长5.0%。邮政行业完成业务总量1309亿元,

    新能源汽车报 2019年24期2019-08-09

  • 2019年4月中国主要城市地铁客运量总结
    文/阿牛一、总客运量(1)概述中国内地32城(暂缺长春)2019年4月总客运量19.74亿人次,日均近6584万人次,(除无锡与济南之外的30城)日均环比上月增长0.79%。中国香港2019年4月地铁网换算总客运量为2.87亿人次(总进站量为1.71亿人次),日均换算客运量956.49万(进站量为569.34万),环比上月减少0.53%。全中国33城2019年4月总客运量近22.61亿人次,日均7540万人次,日均较上月略有增加。(2)构成·月客运量>1亿

    城市轨道交通 2019年5期2019-06-14

  • 基于数据替补修正的高速铁路日常客运量VMD-GA-BP预测方法
    75)高速铁路客运量预测问题分为年度预测,月度(季度)预测和日客运量预测,主要采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、灰色预测(GM)、人工神经网络(ANN)、支持向量机回归(SVR)等方法拟合现有数据,用趋势外推的思想对运量进行预测。由于节假日客运量具有不同于非节假日的波动规律,因此日客运量预测通常分为日常客运量预测和节假日客运量预测,本文所指的日常客运量是指以“日”为单位的非节假日高速铁路客运量。高速铁路日常客运量预测在票额分配、增开临时列车和营销策

    中国铁道科学 2019年3期2019-06-04

  • 2019年3月中国主要城市地铁客运量总结
    国主要城市地铁客运量统计表(V1月初版)一、总客运量(1)概述中国内地30城(暂缺无锡与长春)2019年3月总客运量20.15亿人次,日均近6500万人次,环比上月(春节淡季)增长31.34%。中国香港2019年3月地铁网换算总客运量为2.84亿人次(总进站量为1.774亿人次),日均换算客运量915.75万(进站量为572.35万)。全中国31城2019年3月总客运量近23亿人次,日均约7400万人次。(2)构成·月客运量>1亿:内地从高至底依次有北京、

    城市轨道交通 2019年4期2019-05-29

  • 澳门国际机场客运量创历史新高
    10日),机场客运量超过18万人次,较2018年同期上升了18%,航班升降超过1300架次,同比增长18%。大年初六(2月10日),澳門国际机场单日客运量超过32100人次,刷新了该机场单日客运量的历史新高。机场方面表示,春节期间加增班机较2018年增长了3倍。机场客运大楼换上节日新装布置,同时准备了一连串的贺年活动,让旅客能在机场感受到新春的节日气氛。

    今日中国·中文版 2019年3期2019-03-29

  • 东北地区轨道交通日客运量探究
    行首选,分析日客运量变化特点,对掌握大多数市民出行规律具有较大现实意义。沈阳市以平原为主,属于典型的温带季风气候,具有冬季极为严寒且漫长,春秋季较为短暂凉爽,春季大风频繁,夏季多雨高温较少等气候特点。以沈阳轨道交通为例,2010年10月地铁一号线正式投入载客试运营,目前为地铁一、二号线两条线路形成十字交叉式线网结构,总运营里程59公里,2018年全年日均客运量近87万人次/日。随着地铁九、十号线即将陆续投入试运营,沈阳地铁将形成网状运营结构,地铁这种便捷的

    消费导刊 2019年21期2019-01-28

  • 铁路客运专线运营初期运量预测方法研究
    4)0 引 言客运量预测是客运专线立项和建设的重要基础,以及后续客运专线列车运行方案编制的依据[1]。国内外普遍使用的客运量预测方法是四阶段预测法,其中交通方式分担是国外学者研究的热点。1996年P. NIJKAMP等[2]通过分析公路和铁路之间的竞争,将神经网络模型和Logit模型进行结合,计算出各种交通方式的分担率。2000年日本学者高木等[3]在介绍日本高速铁路运量预测的MD模型的特征基础之上,结合交通小区划分、预测方案、社会经济参数以及技术条件等对

    重庆交通大学学报(自然科学版) 2018年9期2018-09-20

  • 基于Logit模型预测兰新客专的客运量
    运量主要由趋势客运量、转移客运量和诱增客运量3部分组成。本文主要就转移和诱增客运量预测中应注意OD调查的准确性、服务特性的拟定和模型参的标定。同时提出客运量分配时应注意的几个原则,以及有待进一步研究的主要问题。关键词:铁路;客运专线;客运量;预测1.客运专线的客运量构成就目前兰新客专运营实际情况来分析,兰新客专运量主要由三部分构成。第一部分是假定既有铁路条件不变的情况下,随着经济和人民生活水平的提高,铁路旅客出行量也随之增加的趋势客运量;第二部分是由于客运

    科学与财富 2018年20期2018-08-22

  • 基于组合模型的铁路客运量预测
    组合模型的铁路客运量预测胡小敏, 贺园园(西安交通工程学院,西安 710300)为了提高铁路客运量的预测精度,针对单一铁路客运量预测模型以及传统组合预测模型的缺陷,设计了基于组合模型(ARIMA-LSSVM)的铁路客运量预测方法,采用ARIMA对铁路客运量的周期性变化特点进行建模预测,从整体上把握铁路客运量的变化特点,采用LSSVM对铁路客运量的随机性变化特点进行预测,采用具体铁路客运量预测实例对性能进行测试和分析。结果表明,ARIMA-LSSVM可以准确

    微型电脑应用 2017年12期2018-01-10

  • 不同交通工具客运量的统计分析
    )不同交通工具客运量的统计分析杨凯月(辽宁大学辽宁沈阳110034)本文针对全国近十年不同交通工具客运量的变化趋势,利用Eviews软件采用趋势外推法分别对铁路、公路、水运以及民航客运量进行了分析与预测.同时,分析选取了影响铁路客运量的主要因素,基于SPSS软件对各因素进行了主成分分析,构建了铁路客运量预测模型.最后对我国近十年的交通客运量的发展状况进行了综合分析评价,拟解决我国交通运输业快速发展过程中存在的问题.通过对我国客运量的预测与综合分析,以期发现

    福建质量管理 2017年14期2017-09-15

  • 数字
    前三季度客运量同比下降2.5%前三季度,客运结构进一步优化,全社会完成营业性客运量140.4亿人,同比下降2.5%。其中,铁路客运量较快增长,同比增长9.1%;公路客运量降幅有所扩大,同比下降5.3%;水路客运量较快增长,同比增长4.7%;民航客运量保持快速增长,同比增长12.5%;全国中心城市公共交通客运量同比增长1.5%,其中轨道交通客运量增长15.6%。前三季度货运量同比增长10.5%前三季度,货运增速进一步加快,全社会完成货运量343.3亿吨,同比

    运输经理世界 2017年10期2017-04-02

  • 合肥东城客运中心旅客发送量预测
    线性回归方法在客运量预测的现实应用,归纳总结旅客发送量预测的一般步骤。关键词:一元线性回归;客运量;旅客发送量;预测1 公路交通客运量预测采用一元线性回归的方法对肥东县公路交通客运量进行预测。录入数据,作散点图。选中数据(包括自变量和因变量),其中自变量为指标因素年份时间,研究时间与公路客运发送量的散点图是否符合回归关系,首先研究年份与公路客运量的相关性,输入数据后形成散点图如下图1-1。观察散点图,判断点列分布是否具有线性趋势。只有当数据具有线性分布特征

    建材发展导向 2016年6期2017-01-17

  • 基于多元回归模型的公路客运量预测分析
    回归模型的公路客运量预测分析鲁亚(天津大学 管理与经济学部,天津300072)基于多元线性回归理论选取我国1993—2012年间的公路客运量等数据,分析国内生产总值和人口总数对公路客运量的影响程度,并对我国公路客运量进行中短期预测。结果表明:国内生产总值和人口总数对公路客运量有显著的正相关关系,且多元回归模型的预测精度很高,适合进行公路客运量的中短期预测。公路;客运量;多元回归模型;预测交通运输是国民经济的重要组成部分,对于国民经济的发展有着至关重要的作用

    重庆理工大学学报(自然科学) 2016年8期2016-09-13

  • 铁路基础设施建设项目中铁路客运量预测模型研究
    建设项目中铁路客运量预测模型研究袁丽军(天津大学管理与经济学部,天津 300072)运用多元线性回归分析方法,使用SPSS软件对影响铁路客运量的因素进行分析。在当前研究成果的基础上,建立了以铁路客运量为因变量,民航客运量、人口、国内游客量、国内生产总值以及能源生产总量五种影响因素为自变量的多元线性回归模型。利用模型对各个因素进行统计分析,得出了不同影响因素对铁路客运量的影响因子。其中民航客运量、国内游客量和国内生产总值对铁路客运量有正向的影响,人口、能源生

    项目管理技术 2016年7期2016-06-05

  • 兰新铁路第二双线对新疆城市发展的影响研究
    词:高速铁路、客运量、货运量、经济增长兰新铁路全线通车以来,新疆的经济建设开始了一个新的发展阶段。交通基础设施建设是一个城市的可持续发展的必要条件。本文探讨的是兰新铁路第二双线开通后铁路运输相关指标的提升对新疆城市发展的影响。一、文献回顾申培德(2009)指出,修筑兰新铁路第二双线是落实西部大开发战略、提高大陆桥通道运输能力和运输质量的需要,是拉动内需、扩大对外开放、促进沿线经济社会发展的需要,是保障国家能源安全,满足新疆煤炭资源开发和外运需求的需要。王波

    现代营销·学苑版 2016年6期2016-05-14

  • 关于呼和浩特铁路局开行城际列车的客运运营组织研究
    客运运营组织;客运量城际列车即为满足数量和质量日益增长的客运需求,在经济较发达城市或地区间开行的密度较大、运行有规律、旅行速度高、购票方式简便、舒适度好、等级较高的旅客列车。内蒙古自治区由于地理位置、经济基础、地形结构等多方面的原因,至今没有开行动车组列车。呼和浩特铁路局预计于2014年底开行CRH5型最高运行速度为250km/h的动车组列车,运营初期以城际列车的形式开行,进一步缩短呼和浩特、包头、乌兰察布、鄂尔多斯等区内较发达地区之间的运行时间,这将有助

    管理学家·学术版 2014年12期2014-10-21

  • 基于粒子群优化偏最小二乘的铁路客运量预测
    最小二乘的铁路客运量预测梁小林*, 杜晓慧(长沙理工大学 数学与计算科学学院, 湖南 长沙, 410076)通过对1997—2012年铁路客运量的影响因素进行分析, 建立偏最小二乘回归模型, 并用实际的铁路客运量与预测值进行比较, 检验出模型的预测误差较大. 为了提高模型的预测精度, 采取粒子群优化算法优化回归系数, 得到一个新的模型. 经检验, 该模型的预测误差由原模型的3.04%降到1.01%. 最后用该模型预测出2013—2014年的铁路客运量分别为

    湖南文理学院学报(自然科学版) 2014年4期2014-05-13

  • 2012年春运完成旅客运量31.44亿人次
    间全国共完成旅客运量31.44亿人次,比去年增长8.6%。其中,铁路2.21亿人次,与去年持平;道路28.47亿人次,同比增长9.6%;水运4 245万人次,同比增长1%;民航3 376万人次,同比增长3.6%。历年数据比较:1991年,全国春运共运送旅客8.5亿人次;2001年,这个数字是16.6亿人次;2006年接近20亿人次;2011年该数据增至26.4亿人次。1991—2011年间全国春运客运量接近翻了两番。

    城市轨道交通研究 2012年3期2012-04-01