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摘要：本篇文章探讨了城市公共交通中城市轨道交通客流预测四阶段法的4个环节，包括出行生成、出行分布、形式划分和道路网分配。对于不规范的地区进行交通小区划分应在传统四环节预测分析法的基本上进行改善和改进。改善后的模型工具会更简洁而且通俗易懂，且效用最大化，便于实际操作。

关键词：城市轨道交通;客流预测;四阶段法;交通小区划分;效用最大化

城市轨道交通人流量预测是项目进行的必要性、可行性分析和功能分区研究的重要依据。预测的结果是否正确，对明确城市轨道交通的体系规范、线网规模、路线走向和地铁站规模起着关键作用。四阶段客流预测法始于城市公共交通整体规划，并在具体预测工作上获得了不错的运用。

现阶段，在我国北京市、天津市、上海市等地都选用这个方式对轨道交通客流开展预测工作。由于在早期进行四阶段法的时候需要大量的数据信息调研，所以会消耗大量的时间和精力进行调研和数据处理，这也就要求需要不断提升和进一步认证模型对于预测轨道交通客流量的适应能力。因而，用四阶段法预测城市轨道交通客流量时，处于不同阶段的目标和着重点会存在一定的差异。依据不同阶段的客流预测进行深层次的分析，以便挑选出适合的工作模式和预测模型。

1、轨道交通客流预测的重要性

创建以城市轨道交通为主干的综合性城市交通出行系统，从源头上处理城市交通堵塞和城市环境恶化问题，已是城市交通出行未来发展的大势所趋。众所周知，我国对城市轨道交通的研究发展起步比较晚，尤其是针对前期的研究工作中，缺少成熟的理论创新，都没有实际经验可供参考。殊不知，城市轨道人流量预测分析是城市轨道交通研究的关键，对该问题的研究是一项具有实际意义的工作。

2、四阶段交通模型预测方法

四阶段法的总体架构设计是四个环节：交通出行发生、出行分布、形式划分和交通流量配置。在这四个环节的基础上，拓展四阶段法并引入整体规划预测分析数字模型的一部分出色核心思想，达到四阶段法科学规范的完善和提升。与传统化的四阶段法比照，拓展四阶段法提高了出行时间区划和反馈意见两个部分。伴随着科学研究的深层次，城市交通客流预测中交通出行小区的划分愈来愈细化，因为各个阶段的结构也变得非常复杂。很多控制模块慢慢呈现出离散变量的发展趋向，城市道路交通的动态性客流量慢慢加强。传统式的四阶段法预测分析交通客流量过程中，数据信息主要呈现单边流动的特点，城市交通供求间的相互影响无法精确体现。道路交通发生拥堵后引起的时间延迟会在极大程度上影响正常的城市交通出行。因而，在城市交通客流预测中，挑选一定的信息反馈机制至关重要。下面融合一些新技术应用，对扩展的四阶段法开展简单描述。

2.1 出行生成阶段

该阶段中，交通小区的吸发量与远景土地利用规划的性质有相当大的关系，预测分析并且科学研究地区中每一个交通小区产生和吸引的出行次数。这一环节只关心每一个小区产生和吸引的出行次数，不关心出行的始发地和目的地中间的联络。

2.2 出行分布阶段

主要运用于针对各种不同的交通出行社区，计算交通运输的交通出行交换量。通常，出行分布是计算下一年中的交通运输发生量和吸引量，而且按照OD出行分布矩阵，也就是始发地和目的地之间的出行成本矩阵用于预测分析，从而产生新的OD分布矩阵。OD矩阵如表2-1所示：

注：（1）Jba  表示从第b个交通小区出发到达第a个交通小区的客流量;

（2）Qb表示从第b个交通小区出发的所有客流量，Ga表示到达第a个交通小区的所有客流量。

2.3 方式划分阶段

在城市当中出行有很多方式，例如公交车和私家轿车。怎样划分出行方式是城市公共交通客流预测分析的另一个至关重要的问题。总体来说，有关学者在对出行方式开展分类时，大多数选择多种离散方式。可是，不相关替选方法的独立性存有一定的概念缺陷，出行方式划分的时候会发生“蓝红公交”问题。为化解这一问题，在划分出行方式时要选择嵌入离散选择法，将特点类似的出行方式开展组合并再次分类。依据同质性，各种运输工具可以多次组合。这类分类方式会建立一个树型分类树，根据条件概率开展选择，通常先选择第一类再选择第二类的方式，合理地填补了不相干替选方案的独立性缺点。

2.4 交通分配阶段

通过对道路交通网络的交通流数据信息进行分析预测，将始发地和目的地之间的遍布矩阵作为输入文件，并且按照道路交通网络当中的所有路径的阻抗矩阵或出行时间，把每一个OD对于中间的交通客流量分布在相对应的道路交通网络的途径上。

2.5 出行复合阻抗

海外相关学者在科学研究过程中发现，市政道路的特性阻抗不能彻底同时多方面地反映相对应的总特性阻抗具体情况，同时对于出行分布的相关预测分析准确度也不高。因此以便能够改善预测分析居民出行分布具体情况的准确度，明确表示可以通过复合阻抗的方式进行预测。多数及调和平均是两种较常用的复合阻抗，根据内嵌式离散变量挑选方式得到。实践活动中可以发现，这两种不同的复合阻抗方式都可以明确体现出综合阻抗的情况，并且也可以有效提升预测道路交通网络客流量的准确性。

2.6 出行分布校准

双管束重力模型通常用以预测各种方式下的出行分布情况。有关学者明确提出，在出行分布预测中，需从住户出行调查下手，调查其均值出行时间和出行间距，在大区域内科学研究剖析出行分布，根据对这些信息的剖析校准出行分布情况。对在我国一部分城市的出行现状情况开展调查后发现，中国大城市交通出行的表现特性是有规律性的，人均交通出行时长分钟30分钟左右，出行间距在5千米以内。通过应用重力模型工具可以合理反映通过基础参数的个人行为基本规律，针对出行分布状况可以校正，还可以提升预测交通出行的分折。

2.7 反馈及收敛判断

反馈模型可以协助有关工作人员更准确地掌握城市公共交通的供求关联，预测分析人流量的精确性，有利于完成交通出行要求与供给的稳定平衡。文中将相继平均法引入到拓展的四级阶段模型中，可以建立多循环反馈。在相继平均法中，根据碰撞率、总误差流量/总偏差流量百分比等基本参数来检测和分辨模型的收敛，在其中碰撞率关键体现前后循环系统引流矩阵的同质性。根据具体运用可以发现，碰撞率越贴近，前后循环系统引流矩阵的类似程度越高。通过多次循环可以完成交通出行供求平衡。

3、传统四阶段法的不足

3.1 预测不合理

城市公共交通人流量分析预测采用传统的四阶段法，以当时的居民交通出行调研数据信息为基础。在这个基础上，应用集聚法和预测模型获得总体规划期的人流量。在交通出行科学研究中，依据交通出行社区分区规划的通用基准，将分区规划划分为多个交通出行社区。可是交通出行社区的分区规划的随机性较大，针对不一样的规划者，分区规划的结果会有非常大的不同。因为出行调研以划分的交通出行住宅小区为科研控制模块，选用集聚的方式，因而，针对大部分乘客而言，交通出行区域的整体分布并不合理。

3.2 预测目的不同

城市轨道交通客流预测的目的是分析出城市轨道交通长期吸引客流的能力。传统式的办法是按照一个经济数据或总人口来预测长期性客流。实际上，针对不一样的交通小区如今的现状交通条件和未来的规划相距非常大。一部分交通出行区域已达到平稳状态，发展空间并不大。而一部分区域依据城市整体规划，在规划后本年度会出现比较大的转变。因而，客流预测不可以选用一种模式，而应在全面掌握小区现况和整体规划市场前景的情形下，受工程建筑容积率限制和城市饱和状态基础理论进行相对应的控制。

3.3 存在不相干客流

针对普通的四阶段预测模型当中，对于出行情况的分布通常安排在已经转化成出行预测后开展，接下来对于交通方式进行有效区划。这样可以有效获取城市轨道交通的客流情况。为了保证预测效果，必须要在进行出行分布前，就需要将和城市轨道交通不相关的客流量从总客流量当中有效分离出来。

4、改进后的城市轨道交通四阶段预测方法

本文在进行客流量预测的时候通常采用的模型为虚拟城市轨道交通、现状OD和长期快速轨道交通。

该方式的思路是：在基本掌握城市整体状况的基础上，在网络规划基本理论的指导下，对城市交通开展“虚拟城市轨道”的合理布局;以虚拟城市路轨各站区划交通出行地区，以交通出行地区为调研模块开展现况OD调查;选用传统化的四阶段法将小区的长期人流量分配到虚拟城市轨道交通路线上，并依据预测分析结果剖析虚拟城市快速轨道的合理化。如果存在不合理的情况及时开展调整工作，直到获得有效的长期城市轨道交通道路网合理布局。

4.1 出行生成预测

传统做法的一般原则为：

（1）社区应尽量防止与城市行政区域划分、城市形状发展和路网合理布局相一致，避免社区内发生自然或人为阻碍;

（2）交通出行小区内土地利用特点尽可能保持简单;

（3）小区要尽可能规则，防止出现狭长形状;

（4）交通小区在划分过程中应避免划分过细或过粗。

这类交通分区是在城市路轨交通线网规划布局前进行的，因为在划分过程中没有充分考虑到小区和未来城市轨道交通线网结合考虑，因而，很难将交通系统分区与路轨交通路线网络巧妙地结合在一起。这是由于四阶段法在预测过程是按照居住区作为一个总体模块，针对居民聚集的整体进行分析，因此道路轨道网络和交通居住区之间的联系越紧密越好。本文通过在还未进行交通管理统筹规划的城市建立虚拟城市路轨交通，将城市轨道交通站点视作交通小区。城市路轨整体规划分区遵循分区的一般标准，依据到达该站点的距离要比其他站点的距离近作为划分的重要标准，区划为不一样的交通分区。

虚拟城市轨道创建后，以具备同样工程建筑应用特性的某一工程建筑或建筑楼群为调查模块，调查居民出行时的客流状况。这样做是根据城市居民出行的起始和终点站全是建筑场所，客流的流入无非是以一栋楼搬至另一栋楼。换句话说，只需了解每个楼幢的居民出行状况，就可以掌握整个城市的居民出行状况。

因而，城市住户调研便是将区划的交通出行小区依照建筑物的应用特性开展归类，并按照不一样种类建筑物的人口出行特点开展统计分析。根据剖析各个小区的长期整体规划和建筑物的容量限定，可以了解长期的客流量。得到的住户出行总产量应与城市饱和状态下的容量开展比较，防止在长期预测分析中，客流量发生很大误差。

4.2 交通方式划分

中国绝大多数城市居民会选择下列出行方式：步行、非机动车、基本城市公共交通、出租车、私家车等。不一样的交通方式和用户群体会有所不同。在交通方式分区的过程中，影响因素有许多。出行者的个人因素，如年龄、性別、收入、个人代步工具情况、个人职位、人口类型（长期居住、流动性）;交通方式本身的各种因素也会产生影响，例如出行速度、收费、舒适感、安全系数等。充分掌握大家的出行选择与各种影响因素的相互关系，有效区划。

依据对各种城市交通方式特性以及与城市轨道交通之间的关联性分析可以知道，城市轨道交通客流可以分三个步骤从总交通量中提取。

第一步：最先将徒步、非机动车和车辆出行的住户从交通小区的总交通客流量中提取出来;

第二步：其他的交通客流根据常规公共交通和轨道交通出行。这一步是运用旅客效应效用最大化基础理论，将轨道交通从当中提取出来;

第三步：调整轨道交通的客流。由于在方式区划过程中是按照使用常规公交车和城市轨道交通的总出行时间是完全相同的条件下，并且按照出行距离作为分界线，将目前常规的公交车客流量和城市轨道交通的客流量分离出来的，无需考虑太多要素。可是，出行时间和票价是影响大家出行挑选交通工具的主要要素，因而必须对第二步的预估结果开展调整。

4.3 出行分布

出行分布的目的性是将分离出来的城市轨道交通客流分配到虚拟现实的城市轨道交通线网中。采用传统式重力模型，依据出行目的地分次分配客流，采用最少旅客间距标准。

在对各车站开展客流分配时，依据车站的位置，选择重力模型，依据车站对客流的吸引力充分考虑路线的具体走向，从而得到车站沿每个角度的分配系数。

4.4 交通分配

城市交通划分的目标是将预估的始发地至终点的城市公共交通客流量依照相应的规范划分给公路交通网络之中的所有路径之中，并将所有城市道路的交通出行总流量开展测算。一般情况下，城市道路网络之中相同初始点和终点之间会出现许多条不一样的路径，所以交通分配模型必须要处理的一个主要问题就是怎样正确且合理地把OD之前的交通平均分配到O和D之间的多条路线当中。

5、结语

文中在一定水平上改善了传统式的四阶段法，但在一些层面仍存在不足。例如通过客流分析预测，虚拟城市轨道网不符预测分析规定，就会开展调节，这样让一些按照轨道交通车站作为中心的交通小区就会发生明显变化，实际操作起来比较烦琐;进行出行分配时，在利用重力模型分配轨道交通客流的整个过程当中，有很多影响沿线轨道线路方向吸引力的原因，所以在预测过程中难以明确界定。特别是模型在使用过程中，各个站点当中的分配系数还需要不断调整和提高准确性。

参考文献

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作者简介：周亚娜（1990-），女，硕士，工程师，助教，研究方向为城市轨道交通运营管理