李夏苗;曹尧谦;王慧晶;谢美全;齐杉
【摘 要】氢气压缩机防爆等级Forecasting the variation tendency and fluctuation of passenger flows and obtaining OD matrix of passengers in high speed railways are the base of scheming the passenger trains. In view of relative steady variation of passenger flows, the estimation method and process of passenger OD matrix are present combining with China railway transport in this paper. The method is able to reduce the calculated amount of (n2-2n)while ensure the results exactitude. In consideration of day-fluctuation of passengers, the time series forecasting model and method of passengers is put forward based on fuzzy math, and the range of variation of passengers are estimated. Background on a South high speed railway line, sending passengers of stations are estimated in the predictive period and the predictive errors compared to actual data are less than 1%. Based on estimating sending passengers of stations, passenger OD matrix of the line is reckoned.%科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD表是制定旅客列车开行方案的依据。结合高速铁路客运的运营红外线烤箱
实际，利用客流变化相对稳定特征，本文提出了客流OD表的反推方法和计算流程，该方法的计算工作量相对叠加法节省了（n2-2n）。考虑实际客流日波动特征，依据模糊预测原理，建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方程和预测方法，该方法可获取预测期客运指标的变化区间。以南方一高速铁路线为背景，对车站发送人数进行了预测，预测值与实际数据相比误差在1%以内。在车站发送人数预测的基础上，给出了线路客流OD表的反推演算。
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2014(000)005
【总页数】7页(P93-99)
【关键词】铁路运输;高速铁路;客流预测;模糊预测;OD表;推算方法
【作 者】李夏苗;曹尧谦;王慧晶;谢美全;齐杉
【作者单位】中南大学 交通运输工程学院，长沙410075;中南大学 交通运输工程学院，长
沙410075;中南大学 交通运输工程学院，长沙410075;中南大学 交通运输工程学院，长沙410075;中南大学 交通运输工程学院，长沙410075
【正文语种】中 文
【中图分类】pid控制温度U293.13
1 引 言
市场调查与客流预测是铁路运营管理的一项重要基础工作，科学合理地把握线路乃至路网上的客运需求状态，对合理运用客运资源、优化运输组织有重要意义.
所谓客流是指一定时间范围内、一定空间范围和一定方向上的旅客客流的情况，其主要影响因素有社会经济发展水平、人口分布、居民消费水平、产业发展、运输结构与水平、服务质量等等[1-3].
从运营要求的角度来看，客流预测分为近期、中期和长期预测三类，以分别满足不同运营组织目的.以下仅讨论近期客流预测问题，即基于运营组织计划的要求，在运营当期对下个运营计划期的客流进行预测.时间序列预测方法是近期客流预测的一种有效方法[4].
铁路线路或网络上的客运组织计划是以所有站点间到发客流情况为依据.如何预测整条铁路线路或一定范围路网上的客流OD表，对整体客运计划的制定有着基础性作用.
2 客流OD表的反推方法
理论上，对每一对OD客流进行预测分析，然后汇总即可得到客流OD表（称该方法为叠加法）.设路网上有n个客运站点，则有n⋅(n-1)个OD对.
表1 客流OD表Table 1 OD matrix of passenger flows始发站终到站1 n 2 n ∑j=1Xij 12… n X11 X21…X12 X22…X1n X2n…Xn1Xn2… …… …Xnn Y1 Y2…Yn n∑i=1Xij X1X2Xn
表2 客流OD系数表Table 2 OD ratios of passenger flows始发站终到站1∑j=1 n 2 n Xij 12… n k11 k21…k12 k22…k1n k2n…Y1 Y2…Yn ∑i=1 n Xij kn1 X1 kn2 X2… …… … …knn Xn
表1、表2中，i、j分别表示客运站点的编号，i、j=1，2，…，n.Xij表示 i站到 j站的客流量；当，表示i站到 j站的客流量占i站总始发量的比例，或占到达 j站总量的比例，类似，i=j，kij=0，且
从以上分析可知，预测Xij的问题也可转换为kij的推断.如果知道预测期的 kij、Yi或 Xj，就可以反推出整个客流OD表（称此法为反推法）.
基于OD反推模型的客流预测给出了客流表的一种推断方法[5]，但这种结构化的方法在实时性与预测精度方面不能满足运营组织的要求.如何利用运营过程中积累的事实数据，推断客流OD表是一种新的求解思路[6].
合理推断预测期的是客流OD表推算的关键.由于事物发展过程中相互影响关系具有一定的稳定性特征，利用这一特征可采取一种近似处理方法.统计1,2，…，（t-1）期 kij变化规律，用t时期的实际数据检验kij并调整，得到符合一定满意准则的，再用代替 ，由此反推 .客观现实表明，在铁路系统内外部环境条件因素一定的条件下，t、（t+1）周期之间kij有一定的稳定传递关系，近似可利用代替，即利用统计得到的代替.如此以来，这种反推预测法可大大减少预测分析工作量；如n=100，反推方法的工作量是叠加法的1/90，显著简化了预测工作量，方便了实际工作.结合客运市场调查分析，辅以对客流OD表的调整，就可以满足实际客流预测的要求.
3 近期客流预测流程
引起客流变化的因素可归纳为趋势性增长因素和波动变化因素.任一对OD客流，在内外部因素相对稳定的情况下，客流随着时间的外推有一定的趋势增长.同时，在外部因素激变情况下，也可能相对地引起客流的大幅度增加或减少.例如，某地原是一个旅游胜地，突发灾害，会在一定时期内到达旅客大量减少；又如某地区获得政策性的支持，地区社会经济出现一个跳跃性地发展，该地区吸引的旅客必然骤增.总体上，影响客流变化的因素非常多，机理复杂.但基本上可以从趋势性增长和波动性变化两个方面去把握.在预测的近期时间范围内，大多数地区吸引和产生的客流是一种趋势性变化，少数地区的客流发生激变，而且这种激变因素是可以识别的.基于客流这样一种变化的特征与规律，采用定性与定量相结合的方法，近期客流预测可用趋势性预测与波动变化分析相结合的方案来解决，具体预测流程如图1所示.
图1 近期客流预测流程Fig.1 The projections process of short-term passenger flows
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历史与现状OD客流统计分析的主要任务是在电子客票数据库基础上，对近年（一般3年）的铁路客流实际完成数据进行统计分析，为客流趋势性分析提供数据基础.
客运市场调查分析的主要任务是，系统分析主要客流产生或吸引地区的外部环境条件因素
与客流之间的关系，以及预测期间外部环境条件的变化情况；分析主要吸引区、产生区客运需求与供给之间的协调关系，以及铁路系统内部因素对客流变化的影响等等.
在预测空间范围上，任一站点始发或终到客流趋势性增长分析，主要是在历史数据基础上，运用定量的方法预测客流趋势性变化量，预测方法可选用相关因素分析法或时间序列分析法[7].
特殊站点始发或终到客流波动性分析，是在客运市场调查分析的基础上，对可能发生有较大波动变化的站点的客流进行分析与估计，一般采用定性与定量相结合的办法进行分析.
在完成以上步骤后，可得到预测期任意站点始发或终到的总客流量，借助于反推方法，则可得到初步的客流OD表，结合实践经验，通过对客流OD表的检查与调整，最终可获得下一运营周期的客流OD表.
4 客流量的模糊预测方法
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铁路客运工作计划中的核心内容之一是旅客列车开行方案，它明确了在哪些站间开行列车、开多少、开什么等级列车等.一旦列车开行方案确定，对应路网上的输送能力也就确定.
实际输送客流量的情况一般在这个能力的约束之下.从高速铁路的运营实践来看，最大日输送客流量总是小于或等于输送能力.一条铁路或路网上的客流具有日波动的特征，而制定的开行方案是相对稳定.这样一来，开行方案中规定开行的列车多了将造成能力虚糜，开行少了造成运量损失.因此，对预测期客流的预测最好是能回答客流在什么样的一个范围，这样将更方便和有利于列车开行方案的决策.
4.1 模糊时间序列预测基本模型
模糊时间序列预测的基本模型为[8]陶瓷刮刀
