苏州轨道交通客流分析预测系统框架设计研究

薛育敏

(苏州高新有轨电车集团有限公司运营分公司 苏州 215129)

随着苏州轨道交通5号线即将开通，苏州市已形成了5条地铁、2条有轨电车、城际铁路的区域轨道交通网络。未来更多线路的通车使得路网更复杂，客流分析难度更大。既有区域轨道交通客流研究与应用中，在客流系统方面，主要为路网客流动态估计[1]、客流监测[2]、客流预警[3]；在框架设计方面，主要针对短时客流或客流需求分析的体系框架设计[4，5]，客流预测方法及模型方面，研究众多且较为成熟[6-10]。然而，对于单个城市范围轨道交通客流分析预测系统，整合客流模型及系统，从客流数据处理到数据展示全流程的系统框架设计仍然较少。因此，如何在城市区域轨道交通路网中，进行多源客流数据特征分析、客流的实时推演及中长期预测、突发场景下客流分析等，是轨道交通部门未来可能需解决的问题之一。

1 系统功能定位及设计原则

1.1 功能定位

1.1.1 整合不同数据源 苏州市轨道交通中，地铁数据主要来源于“苏e行”，有轨电车数据来源于“苏e行”、OVM、TVM系统，铁路数据来源于12306。不同来源的数据其数据标准存在差异，必须将其重新整合，形成系统中可用、有效的数据集。

1.1.2 实时推演 对于苏州市轨道交通内当前及未来1至2小时内的断面流量、出发到达量、区段客流等指标，能够实时动态预估。

1.1.3 分析预测 对市区内乘客群体行为进行分析，以及多种交通方式下的客流规模及组分结构、换乘与集散规律。

1.2 设计原则

1.2.1 低耦合性 按照服务划分方式，将子系统按照模块进行构建，模块之间的耦合度尽量降低，使模块内模型及方法的调整不影响整体的功能。……