论文总字数：31687字

摘 要

近年来，随着我国经济的迅猛发展，交通领域也进入了新的时代，交通工具先进化，交通线路网络化，交通结构层次化，交通信息集成化的趋势越来越显著。各个城市的交通系统逐渐形成以城市轨道交通为主体，地面公共交通为辅助衔接，其他多种交通方式共存的模式。

在这样的大交通背景下，如何在交通系统中合理组织运营，调度从而高效地挖掘交通设施潜力，载运工具的最大运能就变成了刻不容缓的问题。因此我们需要进行客流后评估工作，这是本篇论文研究内容的意义。

本篇论文中主要是针对地铁客流时间分布特征进行研究，以南京地铁四年旅客一卡通刷卡记录为基础数据来从定性和定量两个方面来探求地铁客流时间分布规律。首先是对原始数据进行数据预处理和数据挖掘的前期准备工作，之后从客流时变，客流日变，客流季变三个方面（以时变为主）来进行研究，在三个时间层面上再把工作日和非工作日，雨雪天气和正常天气的客流规律做横向对比分析，以及不同人群的时间分布特征研究，不同用地性质站点的时间分布特征，最后将归纳后的数据通过Matlab软件平台进行函数拟合建模，得到对应条件下的客流时变，日变，季变函数拟合图，从函数的角度更为精准地去描述城市轨道交通客流时间分布特征，为地铁营运管理，客流组织提供指导。

关键字：地铁客流时间分布特征;函数拟合建模; 客流时变;客流日变;客流季变

Abstract

In recent years, with the rapid development of our country's economy, transportation has entered the new area, advanced transportation, traffic line network, the hierarchical structure, traffic transportation information integration trend is more and more significant. Each city transportation system gradually formed in urban rail transit as the main body, the ground public transportation as the auxiliary cohesion, the coexistence of a variety of other transportation mode.

In such a big traffic background, how to reasonable organization operating in the transport system, scheduling and efficient mining transportation, carrying tools, maximum capacity becomes a urgent problem.So we need to conduct the evaluation of the passenger flow.

In this paper is mainly aimed at the metro passenger flow of time to study the distribution characteristics, four years of nanjing subway passengers id card to record the data from the qualitative and quantitative two aspects to explore the time distribution of passenger flow. First is the original data of the preparation, data preprocessing and data mining from the passenger flow after time-varying, daily passenger flow change, season change three aspects (mainly time-varying) for research, and put on three time level working days and days, rain and snow weather and normal weather the passenger flow law of horizontal comparative analysis, and the time distribution characteristics of different population study, time distribution characteristics of different land use properties site, in the end will be concluded after the data through the Matlab software platform function fitting model, get the corresponding passenger flow under the condition of time-varying, daily change, season change function fitting chart, from the Angle of the function is more accurate to describe the distribution features of urban rail transit passenger flow time, as the subway operation management, passenger flow organization

Keyword：Metro passenger flow time distribution characteristic; Function fitting model; Time-varying passenger flow；Passenger flow daily change; Passenger flow season change；

目 录

摘 要 II

Abstract III

第一章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2国内外研究现状 2

1.3主要研究内容 3

1.4技术路线和研究方法 4

1.4.1技术路线 4

1.4.2研究方法介绍 6

第二章 数据收集处理及分析 8

2.1 基于IC卡的地铁OD出行时间基础数据 8

2.2天气情况基础数据 9

2.3数据预处理 10

2.4南京地铁概况 11

第三章 城市轨道交通客流概况 12

3.1城市轨道交通客流内涵 12

3.2城市轨道交通客流时间分布可能影响因素 13

3.3城市轨道交通时间分布客流不确定性分析 14

3.4客流量的时间分布特性 15

第四章 南京地铁客流时变特征分析 17

4.1地铁客流时变特征规律总体分析 17

4.1.1 地铁进出客流时变规律对比 17

4.2地铁客流工作日客流时变规律 19

4.2.1 地铁客流周一至周五客流时变规律 19

4.2.2 工作日时变函数拟合 21

4.3地铁客流周末时变规律 22

4.3.1 地铁客流周末时变规律 23

4.3.2 周末客流时变函数拟合 23

4.3.3 地铁客流不同月份时变规律 25

4.4地铁客流时间分布规律与天气的关系 25

4.4.1 雨雪天气下客流时变规律分析 26

4.4.2 雨雪天气时变函数拟合 26

4.5地铁不同站点客流时变规律 28

4.5.1 三山街与元通地铁站客流时变分布特征 28

4.5.2 南京站与南京南地铁站客流时变分布特征 30

4.5.3百家湖与新街口地铁站客流时变分布特征 31

4.6地铁客流不同人群时变规律 32

4.6.1 普通卡客流时变规律 32

4.6.2 学生卡客流时变规律 33

4.6.3 老人卡客流时变规律 34

第五章 南京地铁客流日变规律 34

5.1 地铁客流日（周）变规律 34

5.2 客流日变函数拟合图 36

5.3 雨雪天气下客流日变规律分析 37

第六章 南京地铁客流季变规律 39

6.1 地铁客流季变（月变）规律 39

6.2 客流月变函数拟合图 41

第七章 结论与展望 44

7.1论文成果和结论 44

7.2论文的不足之处 44

附录：函数建模程序 46

参考文献 48

致谢 49

第一章 绪论

1.1研究背景

随着我国经济实力，综合国力的持续提高，我国的城市化水平越来越高，同时交通基础设施逐步齐全，交通工具现代化水平提高，我国正在逐步走向新的大交通时代，与此同时，随着交通设施设备规模化的发展，各个城市出现了严重的交通拥堵等一系列交通问题，并对不够成熟的交通网络体系造成了负面的影响，交通问题已经成为了城市发展中不能忽视的瓶颈问题。为了缓解城市交通问题，一个重要举措就是优先发展城市公共交通，而目前的现状是地面公共汽车系统已经呈现饱和状态，很难从根本上进行切之有效的改进和优化，因此，越来越多的人开始把目光投向了城市轨道交通。众所周知，城市轨道交通作为一种更为先进，高效，便于管理的交通方式，其运量大，速度快，时间准，污染少，安全性好，可以承担缓解很大一部分交通压力。目前我国越来越多的大中型城市都采用了以城市轨道交通为主体框架，城市公交为辅助衔接集散的交通网络模式。

在这样的大背景下，为了更好地实现城市轨道交通的规划与运营，客流预测，做为城市轨道交通规划，实际，建设等各个环节的基本依据和数据基础，就变得越来越重要，客流预测工作预测的是否准确将直接影响到地铁运营组织决策。如线网规划、工建设时序、系统规模和系统运营效益等。也关系到城市轨道交通选型、票价、经济效应和运营成本等诸多方面，然而，目前我国城市轨道交通网络建设仍处于一种低水平状态，虽然发展迅猛，但是与之伴随的很多问题没有得到重视和解决，新的轨道交通新线投入运营后，实际客流与预测客流差异较大，有些线路实际客流远远大于预测客流，导致服务水平严重下降，而有些线路却与之相反，实际客流少于预测客流，导致交通资源的浪费，还有某些线路客流严重不均匀，高峰时刻过于拥挤，低谷时又过于稀少，导致高价修建的城市轨道交通系统不能高效地发挥作用，最终导致其营运的经济效应和社会效应的下降。所以，在轨道交通开通营运后，对实际客流进行细致分析是十分必要的，找出实际客流与预测客流结果偏差大的原因，并未实际运营工作提供指导意见和数据基础，这也是客流后评估的意义。

1.2国内外研究现状

目前国内外在客流时间分布特征研究方面的研究体系较为成熟，这方面的研究也越来越多地得到重视。在查阅大量的相关参考资料的基础上,可将国内城市轨道交通客流时间分布特征分析的研究分为以下几个方面:

1 客流时间分布总体特征类

西南大学交通运输规划与管理系硕士张成在其《城市轨道交通客流特征分析》 一文中详细介绍了客流时间分布的研究现状及其几种客流小时分布类型，通过不同时间段来分析客流量的变化情况，可以将小时客流分成以下几种类型：

（1）突峰型 如果研究范围时间段中刚好处在一个特定的时间点，比如体育比赛，演唱会等的结束时段，就会出现一个短暂的上车高峰，经过一段时间之后，周边其他车站就会出现一些较为分散的下车高峰。

（2）双向峰型 如果针对于工作日时间段，客流量的分布情况以及使用其他交通方式的客流分布情况形成相似，此时分配为两个与早晚上班下班时间相对的上下车高峰。

（3）无峰型 如果研究的是节假日或者周末的情况，一般客流量也就相对比较小，分布也非常稀疏，并没有上下车高峰。

（4）单向峰型 也就是说地铁在单位时间内所处的交通楼廊上的客流，此时的客流量具有潮汐特征，或者是地铁车站的客流量大多朝向一个方面，并且分布相对比较集中，此时根据这种特征将地铁错开，分为上车高峰以及下车高峰两个部分。

（5）全峰型 如果地铁的线路处于已经实现高度开发的位置时，该地区的人流量以及车流量都相对比较集中，客流量在不同时间内没有较大的变化，并不出现上下车高峰现象。

并且从内部主要因素和外部主要因素两个方面进行了客流影响因素分析，并就线网结构变化、票价因素、运营服务水平、社会经济用地影响四个大的方面对城市轨道交通客流敏感性进行分析[1]。

苏娟在《城市轨道交通客流分配研究》中指出，小时客流量在一天中呈起伏状分布,分别有早高峰和晚高峰两个高峰期。轨道交通的线路走向，运输能力、所处交通通道的特点及车站所在地的用地性质是影响轨道交通客流时段分布的主要因素。一般市中心商业区和对外交通枢纽的高峰比率比较低,客流在时间分布上相对均衡,而郊区线路、通往市区外围的居民和通往市区外围的居民区和工业区路段则正好相反。

2运营客流状况分析类

徐瑞华以上海轨道交通明珠线为背景,分析了上海轨道交通明珠线的线路结构,在既有客流预测数据基础上,利用OD矩阵推算方法分析了环线网络的客流特点,提出了可能的共线运营方案,并分析了各个方案的优缺点和适用条件[3]。

周淮,王如路根据上海地铁一号线历年运营客流数据对客流变化规律进行了深入研究,并就影响客流量的主要因素进行了分析[4]。

通过阅读文献所知，国内外关于客流时间分布特征以及客流预测的研究已有较为丰富的研究成果，本文主要在以下几点上做一些补充和完善：

（1）大多文献主要基于理论分析和建模研究，在影响客流量水平分析中较为宏观，考虑因素繁杂，不便于具体问题的预测，本文就针对于南京地铁线路，客流空间分布，用地性质等因素固定，从而研究时间分布特征，思路明确，便于给南京地铁客流预测工作提供更为具体个性化的规律性成果和预测模型。

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