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城市轨道交通网络化运营技术问题研究
作者：韩丽东来源：《人民交通》2019年第09期
摘要：我国城市交通轨道越来越多地进入到网络化运营时代，在成网条件下客流量巨大而不均衡，在乘客出行、交通安全、运行效率等方面容易产生一系列问题。而同时，我国轨道交通网络化的运营技术还有待成熟，因此需要提高管理和技术能力解决运营中出现的问题。本文对城市轨道交通中如何更好地运用网络运营技术的问题进行了分析。
关键词：城市轨道交通网络化运营
未来，随着机动车保有量的进一步增加，道路资源将会更加拥挤，而城市轨道交通以其快速、便捷、准时、环保等优势会迎来更大的客流量。我国城市轨道交通网络化的趋势已经形成，截止到2018年我国已经或者正准备开通轨道交通的城市有37个，43座城市已经或者正在建设轨道交通，而在2016年，只有29个城市，这说明发展速度之快。而北上广深等城市地铁已经实现了网络化运营，但是受到线路、列车、车站等客观条件的限制，在早晚高峰期，轨道交通也严重拥挤和超载，不仅给出行带来了不便，而且也造成了安全隐患。因此，研究城市轨道交通网络化运营的相关技术问题就有着积极意义。
1城市轨道交通网络化运营的客流预测技术应用
11刷卡数据的应用
刷卡数据具有空信息丰富、样本体量大、成本低、保存完整的优势，根据刷卡数据，可以获得乘客出行的站点、时间、频度和各种特征，通过IC卡可以获得乘客的出行链，识别出其换乘点。通过聚类算法和粗集理论还能够进行出行模式的聚类分析，分析换乘出行模式，进行交通规划。通过刷卡数据还能分析乘客的出行目的，得到全天客流总量、高峰小时客流量、断面流量等信息，这可能比传统地铁网络化运营方案更加有效。
12客流预测技术的应用
网络化运营技术的核心就是客流预测，比较典型的技术包括BP神经网络技术，支持向量回归预测技术，遗传算法等，轨道交通具有动态性、非线性、不确定性的特点，采用单一的小波神经网络模型可以适度提高精度。研究还表明广义动态模糊神经网络的预测模式更加稳定，但是必须要看到模型的方法必须要取决于数据的精确度，在大数据时代，更多是通过数据采集等方法进行大规模统计，来获得地铁客流时空分布数据，给运营提供依据。
13短时客流预测技术的应用
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在不同时间粒度下预测结果都会存在差异，这些数据更能够真实反映实际的情况，研究表明同比预测法比环比预测法的结果更稳定，为r