元铭

摘 要：随着城市轨道交通线路的不断增加，城市人口不断地增多，客流量预测就成了轨道交通工作中一个重要的环节。本文就针对客流预测这一问题，展开了讨论。开篇阐述了客流预测的重要性及其内涵，介绍了预测工作存在的四大问题，然后从宏观客流预测和微观客流预测两个方面分别简述了一些重要的预测模型和算法，简单说明了国内外的研究现状以及目前我国轨道交通客流预测存在的四个主要问题和发展趋势。

关键词：客流量预测；四阶段法；向量机模型；研究发展

中图分类号：U93.13 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）13-0209-02

随着城市化建设的推进，轨道交通的优点也逐渐体现出来。目前我国有很多城市在大力发展轨道交通这一出行方式，来缓解城市交通中产生的堵车、客流量大等现象。但是随着轨道交通的发展，很多问题也日渐突出，例如，在很多重要的换乘节点或者交通枢纽处都出现了不同程度的拥堵，或者一些突发事件。因此为了能够解决这一问题，相关研究人员和部门要对客流量能够进行有效的预测，实时观测和把握客流量的趋势，向组织部门和运力部门的工作提供科学的数据，做到能够预防和缓解拥堵现象的发生。

1 城市轨道交通客流量预测的内涵

根据我国出台的相关规定来看，客流量预测主要包含了以下6大内容：（1）全网客流量预测：其中又包含了两个主要内容，分别是各条支线的高峰时期的客流量的预测和各支线全天客流量的预测。（2）全线客流量预测：其中包含了全天客流量的预测、每个时段的客流量的预测、全天的平均运距以及高峰时刻的运距等等。（3）车站客流量预测：这里面包含的内容较多，可分为四个部分，分别是：突发客流的预测、高峰时刻系数、早晚高峰及全天单位时间段内的客流量、早晚高峰及全天单位时间段内的乘降量。（4）OD客流：主要是包含了早晚高峰及全天时间内的车站站间OD表以及区域内外的OD客流。（5）换乘客流：主要是观测早晚及全天每个站台在换乘的时候的客流量。（6）出入口客流量预测：主要是预测各个进出站口在高峰时期分担的客流量。

城市轨道交通在设计之初就应该考虑到客流量这一重大因素。从上面介绍的内容可以看出，城市轨道交通所要预测的内容范围之广和跨度之大。客流量的预测不仅要求相关工作人员能够从全局出发进行宏观预测，还要求工作人员能够对某个站台，某一段时间进行具体的预测，这就预示了客流量预测工作的难度和复杂程度。一般来说其复杂性和难点主要集中在以下四个方面：（1）需要完成的预测项目繁多：从上面介绍的六个方面中可以发现每个方面还包含了不同的具体任务，有的甚至高达四五个具体项目。这其中需要牵涉涉及很多数据，而且很多还是要求具体到某一个时间段。目前预测较大范围内的客流量的工作已经有了较好的计算模型来进行处理，但是针对到具体的站点或者时段的客流量却没有很好地手段来进行预估，使用现在这些技术来进行预测的话带来的偏差较大。（2）预测时间长：一般来说一个轨道交通路线从开始规划到竣工至少需要五年时间，而在竣工之后要求能够至少预测未来25年内的客流量，而随着科技的发展，城镇化建设的不断推进，人们的生活方式变化较快，这个预测时间几乎长达30年，这就对预测工作带来了时间跨度上的挑战。（3）发展起步晚，难以进行有效数据的积累：我国发展轨道交通时间晚，积累的相关数据较少，经验也不够多，因此很多工作都处于起步摸索阶段。（4）交通出行方式呈多元化发展：根据发达国家积累的经验来看，有了轨道交通之后，选择公共交通方式的居民越来越多，其中也包含了公交车、共享单车、网约车等等。这些交通方式的参与，也导致了客流预测难度的不断加大，为建模和流量控制带来了一定的难度。

2 城市轨道交通客流预测的研究现状

2.1 客流量预测的重要意义

城市轨道交通弄客流量的预测一直是轨道交通问题研究的重点，其意义主要是以下5个方面：（1）首先为各个相关部门提供科学的数据能够有效地分配资源和人力，提高整个交通系统的安全性、舒适性和经济效益。（2）能够为有关部门处理紧急突发事件提供有效的数据。（3）尤其是在组织大型活动时，客流量的预测能够帮助轨道交通运营单位做好相应乘客运输能力的调整匹配，既能够保证活动的顺利进行也能够减少对其他居民的影响。（4）通过对客流预测量的广泛宣传报道，能够让乘客科学合理的选择公共交通方式，尽量做到错峰出行，不仅能够够提高乘客的出行效率，而且会减少轨道交通的压力。（5）轨道交通的客流预测数据能够为突发事件提供有效的数据保障。

2.2 客流量预测的主要方法

一般来说客流量的预测分为两种：宏观客流量预测和微观客流量预测，两者的预测方法有所差别。其中宏观客流量指的是整个路线的客流量的分布，其预测主要是采用以下三种方法：（1）四阶段法：这一方法在我国的轨道交通客流量预测中可以经常见到。因为其依次分为出行发生、出行布局、方式划分、交通分配这四个阶段，所以称其为四阶段法。这种方法主要是利用历史数据作为基础来进行预测。（2）土地利用法：这个方法是研究距离换乘车站一定范围内的土地利用率。它和四阶段法一样都无法反映出公共交通方式之间的内在联系。（3）交通特征模型预测法：这个方法的主要研究对象是人，包括人是否选择出行、出行的交通方式、出行的目的地、出行的起點等等。而微观客流量的预测方法主要包含以下两大类：（1）线性预测的方法，其中主要包含了对历史客流量进行平均的预测算法、对时间序列进行预测的算法等。这种方法建模简单，但是精度低，具有一定的参考意义。（2）非线性预测的方法：这类方法包含的具体模型很多，例如有灰度预测法、神经网络法、基于混沌理论法等等。这些方法的特点就是计算量大、建模过程复杂，但是它的预测结果较为准确。现在又发展出了将线性和非线性的模型进行相互结合的客流量预测算法，例如：多模型融合预测算法，这类算法的最大特点就是将线性和非线性算法的优点进行组合改进，不仅能够提高工作效率，而且预测精度也有所提高。

2.3 客流量预测的国内外研究现状

国外发展交通轨道技术要领先我国很多年，因此在这方面的经验也积累的比我国多。目前来说，在国外宏观预测还是采用四阶段法较多。对微观的客流量预测也有不少理论模型，但是都有其缺点，并且得到的结果不是很理想。相较于国内而言国外主要集中分析客流的敏感性。例如，改变某项乘车政策或者是一些基础设施对乘客选择出行方式的影响。而在国内，我们是从1970年代才开始对这一课题进行研究的，到现在也不过短短近50年的时间，已经建立起了一套定量预测客流量的具体模型。并且随着时间的推进，我国轨道交通数量不断地增多，越来越多的学者开始对已有的模型进行优化改进，例如有不少学者利用互联网科技、云计算、大数据技术与现有模型进行结合，提高预测结果的可信度。

3 城市轨道交通客流预测存在的问题和发展趋势

根据目前客流预测体系所得到的数据来看，其与现实的客流量数据还存在着较大的偏差，这从一定程度上也反映出了我国在构建这一体系上仍然存在着很多的问题，只有把这些问题进行解决之后才能得到科学合理的数据。现存的问题主要有以下四点：（1）预测体系不完善：土地和交通之间的联系没有充分进行研究，并且对整个交通规划体系的研究也不够透彻。现在的客流量预测只是能够满足在一定引导情況下的客流量预测，缺乏对整个交通生态圈的探索和研究，整体意识不够强，只是关注到了交通轨道出行这一种方式。（2）现行的预测手段和方法单一，几乎都是采用了四阶段法，都是将边界条件和基础分别设成了总体规划和现状分析。而城市规模、公共交通方式、经济水平等外来因素都没有进行考虑。只采用这一种方案进行估计会大大降低预测结果的完备性和科学性，导致数据偏差越来越大。而且在预测方案中对综合交通的研究少，几乎都是采用小样本来代替大范围的取样方式，数据样本中存在的误差进一步导致结果准确性下降。并且现在的模型我们很少和国内外进行比较分析，忽略了国外轨道交通系统这一良好的数据和经验来源。（3）本身模型存在问题：现在我国大多数城市都采用的是四阶段法，在预测过程中要充分考虑到这四个阶段的相互作用。四阶段法在模型建立之初就存在着一定的误差，再加上大部分地区没有和自己的实际情况相结合，就导致了误差的进一步增大。（4）在关键参数的选取上存在较大偏差：上面已经指出在很多城市里，研究人员都采用小样本来代替大范围，这样就会造成一些关键数据缺乏普遍性，例如：人口、用地等等。而且这些数据的获取需要多个部门进行相互配合，并且需要投入大量的人力和物力，这就导致了取样难度的增大和关键数据节点的可靠性降低。而且我国目前成处于城市化阶段发展较快的时候，很多数据都在不断地变化当中，因此这也为取样工作带来了不少的困难。

4 结语

前面介绍了很多关于客流量预测的问题和难点，我们必须认识到，能够准确地描述预测客流量是一件非常困难且内容庞杂的工作。现在已经有不少研究人员意识到客流预测不是孤立的一个项目，它应该与整个城市的规划和总体建设进行结合，为设计和决策提供有力的判据。目前来说，整个客流量预测体系的可信度较低，但是相信随着研究的进一步深入，预测结果会越来越准确，从而进一步提高轨道交通的综合性能。

参考文献

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