城轨交通客流预测不确定性及对策分析

刘凯

西安市轨道交通集团有限公司运营分公司 西安 710016

摘 要：城市轨道交通项目的规划与设计中很多重要问题的判断与决策都需要通过客流预测提供数据支持。但目前预测结果与实际客流之间存在较大差异，客流预测的不确定性也逐步成为预测者重点关注的部分，本文通过对预测模型本身及参数标定进行分析，结合西安地铁各条线路不同时期预测值与实际客流对比，提出客流预测不确定性来源，并依据此提出后期客流预测中应重点考虑及纳入的方面。

关键词：轨道交通 客流预测 不确定性 四阶段法

引言

轨道交通项目的规划与设计中很多重要问题的判断与决策都需要通过客流预测提供数据支持，但预测结果与实际客流之间存在较大差距，国内城市轨道交通客流预测工作起步较晚，在进行后评估时，才逐渐意识到预测可能存在较大的不确定性，预测中的不确定性也越来越受到重视。

1.客流预测方法

目前国内采用较多的为四阶段法。从客流特征出发，结合交通条件、沿线土地开发，针对线网规划选线方案提出客流预测资料。定性分析因开发强度和类型差异引起的客流特征的差异性；定量分析服务范围的人口、岗位规模和交通特征。

1.1发生吸引阶段

此阶段常用方法有增长率法、原单位法、函数模型法。原单位法是在现有人口数量以及就业岗位的基础上，考虑未来增长情况，预测交通小区发生/吸引量，能更好地适应规划发展需求，更为准确地进行客流预测，得到广泛应用。

1.2出行分布阶段

重力模型不仅考虑到了城市未来的动态发展，还考虑到了交通小区之间的阻抗作用，作为一个较为成熟的模型被不断改进应用于城市轨道交通客流预测之中。

1.3方式划分阶段

分担率曲线模型的分析是建立在大量的历史统计资料基础上的，更适合于城市轨道交通已发展一段时间的城市；线性回归模型更多的是在选择交通方式时，其他条件对出行者决策的影响，城市轨道交通刚起步的城市更倾向于选择该模型；logit 模型充分考虑各种交通方式的出行费用等对出行者决策的影响，对于还未开通城市轨道交通线路的城市也能用此模型进行较为准确地预测。

1.4交通分配阶段

用户平衡法默认出行者可以获得完整信息，且自行计算出阻抗最小的出行路径，而现实并非如此，出行者具有主观性及复杂的心理机制，使决策时具有很大的不确定性。而随机用户平衡则在一定程度上克服了用户平衡法不符合实际的不合理之处。

2.基于四阶段法的城市轨道交通客流预测难点

2.1基础资料薄弱

城市轨道交通客流预测是基于城市的现状出行基础资料，结合经验、模型等推测未来几年出行量，我国轨道交通客流调查工作起步较晚，基础数据匮乏，且正处于快速发展时期，不确定性因素多，交通发展无一定规律。交通基础资料的积累不足、发展规律难以把握，是城市轨道交通客流预测中的一大难点。

2.2城市规划年与城市轨道交通客流预测目标年不协调

居民出行调查一般五到十年进行一次，城市轨道交通客流预测则是以最近一次的出行调查数据为基础，进行适当的交通补充调查，展开预测工作。一条城市轨道交通线路从工程可行性研究到最后运营，需要大概十年的时间。客流预测要求对线路运营后 25 年进行远期客流预测，客流预测年限远远超出了城市规划年限的范围，其不协调给预测工作带来很大困难。

2.3模型部分参数标定困难

城市轨道交通的客流预测主要是依靠各种模型推算得出，而模型中往往有许多参数需要标定。对于一些还没有城市轨道交通或者城市轨道交通仍未成网的城市来说，模型中的经验参数标定往往是比较困难的。

2.4客流预测难点案例分析

西安市近年来西咸一体化、大力发展夜游经济、着力建造网红城市、开展“西安年·最中国”及以四季为主题的城市活动、市户口政策放宽、吸引高校毕业生政策等均对城市交通客流特征带来巨大变化，共享单车等便捷换乘方式对解决最后一公里问题起到关键性解决作用，使得站点吸引量范围扩大更明显，而这些变化在轨道交通线路规划、工程可行性研究解决很难把握，造成预测者对线路运营后20-30年的客流量级无法准确把握。

对西安地铁已开通的线路《工程可行性研究 客流预测》与实际值对比，如表2.1所示，发现一、二、三号线预测值整体相对偏小，以开通年限最长的二号线为例，2016年预测误差高达78%，2018年线路客运量实际已达到93万乘次，节假日往往超过120万乘次，已远远超出远期规划；而四号线预测者在结合二号线实际客流的基础上对预测模型、参数进行调整后，预测值较实际值高，但误差保持在15%以内；因此对于已有轨道交通线路并初步成网的城市来说，轨道交通客流预测基础数据将更为庞大、参数标定将更为合理。

表2.1 实际客流与《工程可行性研究 客流预测》对比

对西安地铁各线路的开通前客流预测数据与实际值对比，如表2.2所示，发现整体预测值偏大，但误差较《工程可行性研究 客流预测》小，大多数均在30%以内，主要原因是客流调查及预测年限与实际目标年度较近，可较好地把握轨道交通沿线交通小区出行特征、吸引范围及沿线用地规划等基础资料，因此城市规划年与城市轨道交通客流预测目标年协调将对客流预测结果产生较大影响。

表2.2 实际客流与开通前客流预测对比

3.基于四阶段法的城市轨道交通客流预测参数分析

3.1分阶段参数分析

3.1.1出行生成阶段主要对各交通小区的发生/吸引量进行预测，主要参数是人口的规模及土地利用性质。

3.1.2出行分布阶段需考虑小区之间的阻抗，预测各交通小区之间的交换量，还需考虑出行时间、服务水平、出行距离等对居民出行行为的影响。因此该阶段的主要参数是出行时间、出行距离。

3.1.3交通方式划分阶段主要对居民的出行方式进行研究，着重考虑出行选择的效用。主要参数包括居民出行特性、沿线交通发展策略、不同交通方式间的协调关系、票制票价、服务水平等。

3.1.4交通分配阶段主要参数有票价、出行时间(以车内时间为主)、服务水平、与常规公交的换乘便捷性等。

3.2城市轨道交通客流预测主要参数的提取

通常将参数分为社会经济、土地利用、居民出行需求特征和交通系统四个等级，每个等级都有下级指标。

表3.1 四阶段法各阶段主要参数

部分参数对客流预测的影响贯穿始终，误差将随着预测的深入不断累积，而有些参数虽然只对预测过程中部分过程有影响，但其传递效应也是不容小觑的，居民出行特征、出行时间对出行生成阶段影响较小，主要对出行分布阶段的阻抗函数存在较大影响，因此它们输入误差从出行分布阶段开始影响模型取值，并逐步传递积累，影响客流预测结果；票制票价、城市交通策略、城市轨道交通与常规公交的竞争与合作等主要对出行者的方式选择产生较大影响，它们的输入误差从方式划分阶段开始影响模型结果；路网特性是交通分配阶段均衡客流的主要依据之一，其误差也主要在该阶段得到体现。

3.3模型及其参数的不确定性

3.3.1 模型选择不确定性

对于线网规划阶段的客流预测而言，注重预测未来年城市轨道交通的运量级，此时需要选取相对宏观的预测模型；工程可行性研究阶段，需要参考客流预测结果对城市轨道交通线路的各个站点设施规模等进行细化研究，此时需要更加精细化的客流预测结果，更倾向于选择微观层面的预测模型。不同模型的不确定性与输入变量有关，输入变量的不确定性、边界条件不确定性、假设条件及算法的不确定性等都将影响模型的不确定性。

3.3.2 参数的不确定性

参数较少的简单模型对实际情况模拟可能不够真实，但其参数通过输入输出的典型数据很好标定，因此模型结构的不确定性会主导结果。参数较多的复杂模型，参数能够被控制到很好的拟合标定数据，但如果标定数据没有包含足够的信息来将标定参数的不确定性控制在可接受范围内，模型结果很可能就会被参数不确定性主导，这种情况可以通过采用与标定模型不同的数据来对模型进行验证。原则上模型复杂程度和参数数量之间就存在一种最优组合，这一组合即是标定模型的数据以及数据中包含信息量组成的函数。给定标定数据量下，如果增加模型中标定参数的数量来增加模型的复杂程度实际上可能会增加模型输出的不确定性。标定样本数据必须包含足够的变化信息能够反应所有待标定的参数的情况。否则参数的估计就会变得很不确定而这样模型的输出也将变得不确定。

最后，即使模型的参数被很好的标定出来，仍会存在一定的不确定性，这通常是可以接受的。标定参数的不确定性是由于无法准确得到参数值或者观察样本及统计人员的不严密而产生的。这些不确定性包括由于测量误差、数据不相容性、数据处理及转换误差、时间及空间限制的抽样典型问题等产生的数据不确定性。

4.客流预测不确定性对策

城市轨道交通客流预测利用现状城市交通数据以及未来年规划情况，预测未来城市轨道交通线网客流量。整个预测过程中影响因素较多，且很多因素都存在很大的不确定性，直接导致了客流预测结果存在很大的不确定性。不确定性的存在也是很多城市轨道交通客流预测误差较大的主要原因之一。分析整个客流预测过程，尽量减少客流预测中的不确定性，降低客流预测风险，主要从模型的输入以及模型本身入手：

4.1模型的输入

城市轨道交通客流预测需要预测未来几十年后的出行行为，因此需要尽可能完整的背景资料，注重交通数据库的建立与维护；确保数据信息准确无误，并及时更新变化数据；规划内容应尽量详尽，并注意规划年限与城市轨道交通目标年限不一致的问题。

4.2模型本身

从模型的角度来看，模型的适用范围、精度、以及在模型标定时参数的选取都会影响预测的最终结果。

城市轨道交通客流预测中模型选择很重要，只有因地制宜，寻求适合城市自身发展的模型，才能更精准地进行客流预测，避免不必要的误差。在城市轨道交通规划的不同阶段，对客流预测的精细化要求不同，所选择的模型也应该有所区别或有所调整。例如，在线网规划阶段，需要对整个城市轨道交通线网未来发展的定量把握，分析城市轨道交通的运营带来的城市未来交通结构的变化，此时的预测模型应选择较为宏观的模型；而线路规划和工可研阶段的城市轨道交通客流预测则有更精细化地要求，因为此时的预测结果将是车站规模、站台长度、列车行车编组等的主要依据，此时应选择微观层面的模型，进行精细化地客流预测。

四阶段模型中的参数分为先验参数和标定参数，先验参数的取值一般是给定的，而标定参数的取值一般取决于背景数据和预测者的经验主观判断，存在较大的不确定性，需要寻求科学地确定标定参数取值的方法，使客流预测结果更加精准。

[参考文献]：

[1]罗芳.城市轨道交通客流预测不确定性分析.长安大学.2016年.

[2]马超群,陈宽民,王玉萍.城市轨道交通客流预测方法.长安大学学报(自然科学版).2010年(5).