数学建模-轨道交通车站客流预测模型研究

李 明1 王海霞2¨

(1．中铁工程设计咨询集团有限公司， 北京100055；2．交通部科学研究院， 北京100029)

摘要：研究目的：通过对传统的“四阶段”客流预测方法优缺点的分析，对交通出行方式分担率预测模型进行

改进，提高客流量预测的准确性，为轨道交通车站站台尺寸及其它设施的设计提供依据。

研究结论：在交通出行方式分担率的预测模型中，引人“出行者收入水平”这一概念，重新定义了交通出

行方式阻抗函数，优化了传统的“四阶段”客流预测方法。以北京地铁1号线五棵松车站为例，对该车站高峰

小时进出站客流进行了预测，将预测得到的客流量与实际客流量进行了对比，证明了本文所提出的方法是一

种快捷、有效的客流预测方法。

关键词：轨道交通车站；客流预测；模型

中图分类号：U293．1+3 文献标识码：A

Study

onthe Modelfor

Predicting

the

Passenger

VolumeofRail Communication

Station

LI

nin91，WANG

Hal—xia2

(1．China Railway Engineering

Consultants

Group，Beijing 100055，China；2．China Academy

of

Transportation

Sciences，Beijing

1

00029，China)

Abstract：Research purposes：Based

on the

analysis

of

advantages

and

disadvantages

of conventional

four··stage

passenger

volume

prediction

model，the

travel modeshare

prediction

modelis modified forthe

purposes

of

enhancing

the

accuracy

of

passenger

volume

prediction

and

providing

the basis

for

design

of

platform

size

and

other facilities of

rail

communicationstation．

Research

conclusions：The

concept

of”Traveler Income Level”has been used for the travel mode share

prediction

model，a

new travel mode resistance

function is

defined，and also，a

new

improved four—stage

passenger

volume

prediction

model

is

presented．Finally，taking Wukesong

Station ofline 1 of Beringsubway

as an

example，the peal【

passenger

volumeof

Wukesong

Stationis

predicted

forecastwiththemethod

presented

in this

paper．1l[Iroush comparison

ofthe

predicted

volume埘th actual

passenger

volume．it is

proved

that

the method is

a

quick

andefficient method for

predicting passenger

volume．

Key

words：rail

communication

station；passenger

volume

prediction；model

轨道交通车站的站台尺寸设计是以车站进出站客

流量的预测为基础的，只有较准确地预测出轨道交通

车站高峰小时的进出站客流量，才能对车站设施中的

车站站台宽度、车站长度、自动售检票机数量等做出准

确定位。为此，本文对轨道交通车站进出站客流预测

模型进行研究。

1传统客流预测模型的优缺点分析

目前，用于客流预测的方法很多，但最常用的客流

预测方法还是“四阶段”预测法。这种预测方法的优

·收稿日期：2008—10—02

基金项目：国家高技术研究发展计划(2006AAll2：203)

··作者简介：李明，1981年出生，男，助理工程师；王海霞．1982年出生，女，硬士研究生。

万方数据

铁道工程学报 2009年2月

点是从出行主体的特征角度研究其与出行量的关系，

概念清晰，目标明确，比较适用于大范围的客流预测。

但是传统的“四阶段”预测法存在以下弊端：

(1)各种出行生成相关因素(劳动力、学生数分

布，就业、就学岗位分布等)的预测工作繁琐，需要的

基础资料过多；

(2)各预测步骤所涉及的相关系数过多，直接影

响到预测的精度；

(3)虽具有严格的预测步骤，但缺乏一定的灵活

性，导致预测效率较低；

(4)预测所需的费用也比较高。

对于轨道交通车站客流预测而言，既要考虑预测

数据的合理性，又要兼顾预测工作的高效性。因此，本

文对交通规划的“四阶段”预测法进行了一定的改进，

提出了一种“四阶段”预测法的改进方法。该预测方

法主要包括4个阶段：即各交通小区的客流发生量和

吸引量预测；客流分布预测；交通出行方式分担率预

测；轨道交通车站进出站客流量预测。

2轨道交通车站进出站客流预测模型

2．1各交通小区客流发生量和吸引量预测模型

采用面积原单位法对交通小区的交通发生量和吸

引量进行预测，原单位采用交通小区内某种类型土地

单位面积的交通发生率和吸引率，具体计算公式如下：

交通小区高峰小时客流发生量为：

Qc=．∑s。％ (1)

式中Qc——交通小区的高峰小时客流发生量；

S。——交通小区内第i种土地利用类型的面积；

a；——交通小区内第i种土地利用类型高峰小

时单位面积交通发生率；

口——交通小区内不同土地类型的种类数。

交通小区高峰小时客流吸引量为：

Q．=∑s霹； (2)

式中Q．——交通小区的高峰小时客流吸引量；

区——交通小区内第i种土地利用类型高峰小

时单位面积交通吸引率。

将每个交通小区的高峰小时客流发生量和客流吸

引量计算出来后，要求满足所有小区的高峰小时出行

发生总量等于高峰小时出行吸引总量。当不能满足上

述条件时，一般认为所有小区的高峰小时出行发生总

量∑Q。要可靠一些…，故将吸引总量乘以一个调整系

数，这样可以确保高峰小时出行吸引总量等于高峰小

时出行发生总量，调整系数见式(3)：

，=yQ。／∑仉 (3)

2．2客流分布预测模型

在各交通小区的高峰小时客流发生量和吸引量的

预测值已知的情况下，可以采用目前应用最为广泛的

重力模型法进行客流分布预测旧J，计算公式见式(4)：

Qi：盟Q： (4)

．∑(Q：I／尺jf)

由OD流量表还可知道：

Q：I=三Q“，Q：=乏Qif (5)

式中Q。i——预测规划年的由第i个交通小区到第

_『个交通小区的高峰小时出行量；

Q：I——第J个交通小区的高峰小时客流吸引总量；

Q：——第i个交通小区的高峰小时客流发生总量；

凡——交通小区个数；

尺ii——客流分布阻抗项，这里可以取i、／两小

区之间的距离、平均行程时间、一般化费

用等因素合成的平均阻抗。

2．3交通出行方式分担率预测模型

采用一种改进的Logit模型对轨道交通方式分担

率进行预测，分析如下：

东南大学的王炜教授曾提出过一种利用道路的交

通阻抗函数来预测道路网中各路段分配交通量的方

法¨J，该模型的交通阻抗函数采用的是路段的阻抗函

数。其实，不同的交通出行方式也应该具有不同的交

通阻抗值，人们出行时也总是力求选择交通阻抗值最

小的出行方式。但是由于交通阻抗值的大小一般无法

直接判断，因此出行方式的选择又带有一定的随机性，

全有全无分配方法的缺点就在于它忽略了人们实际出

行过程中的这种随机性。综合考虑交通阻抗最小因素

和随机因素的作用，可用式(6)所示的Lo矛t模型来计

算交通出行方式的分担率【3]：

Pk：≠止堕盟 (6)

1

一m 、u，

．王exp[-ORI／R]

式中P。——第k种交通出行方式的分担率；

吼——第k种交通出行方式的交通阻抗值；

R——各种交通出行方式的平均交通阻抗值；

m——交通出行方式的种类数；

卜分配参数。

分配参数0依据交通出行方式的种类数而定，具

体的确定方法如下。

2．3．1 2种交通出行方式的情况

由式(6)可知：

Pl=[1+exp(一ORo)]。1 (7)

P2=l—P1 (8)

万方数据

第2期 李 明 王海霞：轨道交通车站客流预测模型研究

Ro=(尺2一RI)／R=2(是一露I)／(恐+RI)(9)

令：R2=KRl (10)

贝0：K=(2+尺。)／(2一兄o) (11)

当2种交通出行方式的“阻抗值”相同时(即R。=

0，K=1)，出行者将会随机选择交通出行方式，2种交

通出行方式被选择的概率相同，即2种交通出行方式

的分担率相等(P。=P2=0．5)，这时，随机因素占

100％，最小阻抗值因素为o％。当2种交通出行方式

中较大的“阻抗值”为另一种交通出行方式“阻抗值”

的2倍时(即R。=2／3，X=2)，此时出行者能够准确地

判断出阻抗值较小的那一种交通出行方式，并选择采

用(P1=1，P2=0)，这时，随机因素占o％，最小阻抗值

因素为100％。对于中间的情况(即R。=1／3，K=1．4)，

可认为随机因素和最小阻抗值因素各占50％，即：

Pl=50％×0．5+50％x

1=0．75

P2=50％x0．5+50％x0=0．25

对于其它情况，可假设尺。与P。(或P2)之间呈抛

物线关系旧J：

Ro=a+6Pl+一

(12)

将上述3点所得到的a=一2／3，b=4／3，c=0代

入式(12)得：

Ro=(一2／3)+(4／3)Pl

或：P1=(3尺o+2)／4

将R。、P。代入式(7)可得：

0=[1n(3Ro+2)一In(2—3Ro)]／Ro (13)

limO=3

凡枷

当K取不同值时，可以分别得到P。、0的不同取

值，如表l所示。

裘1对应不同K值的P。、0值

X 1．00 1．05 1．12 1．16 1．22 1．29 1．35 1．42 1．50 1．58 1．67 1．86 2．00

Pl 0．50 0．

0．58

0．61 0．65

O．69

0．73 0．76

0．80

0．84 O．88

0．95 1．00

口 3．00 3．0l 3．02 3．05 3．10 3．15 3．23 3．33 3．47 3． 3． 4．9l

注：K为第2种交通出行方式的阻抗与第1种交通出行方式阻抗的比值；Pl为采用第1种交通出行方式的分担率；p为分配参数。

2．3．2 3种及3种以上交通出行方式的情况

对于3种及3种以上交通出行方式的情况，可以

采用同样的方法进行分析，进而得到不同的K、P。、

0值。

通过计算发现，对每一种情况，0值都有一个变化

范围，在具体应用的时候，可选取某一个固定值进行运

算，一般推荐的采用值为¨J：m=3、0=3．75；m=4、

0=4．0；m=5、0=4．25；m=6、0=4．6；m=7、0=5．0；

m=8、0=5．35；巩=9、0=5．65；r／／,=10、0=6．0。

对于交通阻抗值的计算，通过对大量相关文献的

查阅分析，发现有的文献资料主要考虑出行时间和出

行费用2个方面的影响H柚J，也有的文献注意到了交

通出行方式的广义舒适度以及出行时间和出行费用的

转化问题，但是该文献将出行时间转化为出行费用时，

采用的方式是将出行时间乘以国民平均时间价值¨J。

但出行者在交通出行上所耗费的时间价值并非与整个

城市的平均收入水平相关，而是与他本人的收入水平

有直接的关系，收入水平越高的人可能更不愿意浪费

自己的时间。而且，某种交通出行方式的广义舒适度

也具有主观性的特点，出行者认为某种出行方式很舒

适，他就可能会选择乘坐它，不同的出行者对于某种交

通出行方式的舒适认可程度也不～样。因此，本文提

出～种综合4种影响因素的交通阻抗值的计算方法，

并以“费用”来表示，表示式为：

RI=(CI+厶疋)“‰ (14)

式中R——第Jj}种交通出行方式的交通阻抗值(元)；

C。——第k种交通出行方式的交通出行费用

(元)； ．

厶——选择第』|}种交通出行方式的出行者的收

人水平(形rain)；

瓦——第k种交通出行方式的交通出行时间

(min)；

S。——第k种交通出行方式的广义舒适度系数

(O≤S。≤1)，综合反映交通出行舒适性、

安全性、方便性、可靠性等特性的指标。

城市轨道交通网和快速公交线路网的密度对于这

2种出行方式的分担率有很大的影响，这也是目前北

京市公共交通出行分担率比较低的原因之一。近几

年，北京市已经提出了覆盖面比较广的城市轨道交通

和快速公交线路网的规划，到规划年限，将会建成比较

密集的城市轨道交通网和快速公交线路网，公共交通

出行方式的服务水平也必定会有一个大幅度的提高。

为了计算方便，做以下假设：规划年的公共交通出行分

担率不受城市轨道交通网和快速公交线路网密度的影

响，各交通出行方式的分担率主要由它们的出行费用、

出行时间、出行者收入水平以及出行方式的广义舒适

度决定。

2．4轨道交通车站进出站客流量预测模型

在上述交通方式分担率预测模型的基础上，将轨

道交通出行方式的OD量分配到轨道交通网络上去，

万方数据

70 铁道工程学报 2009年2月

就可以得到轨道交通车站进出站客流量的预测模型。

考虑到交通小区(一般认为是交通小区的几何中

心)不一定和轨道交通车站完全重合，因此，某交通小

区向周围第i个轨道交通车站的客流分配量可以由

kgit模型获得：

E：?坚盟 (15)

∑ (一 i )

式中E——．某exp个交A通R小／R区分配到附近第i个轨道交

通车站的客流量占这个交通小区分配到

轨道交通出行方式的客流总量的比率；

R——某个交通小区到第i个轨道交通车站的

交通阻抗值(主要指距离)；

尺——所有R的平均值；

A——模型的待定参数，确定方法与0相同；

c——参与分配的交通小区周围的轨道交通车

站数。

然后利用前几个阶段的预测成果，可以得到轨道

交通车站进站客流量和出站客流量。

轨道交通车站进站客流量为：

6

Q删=∑P。吣烈，RQ： (16)

式中Q删——某个轨道交通车站的进站客流量；

P。船蚴，——轨道交通出行方式分担率；

R——轨道交通车站周围第i个交通小区向这

个轨道交通车站发生的客流量占这个

交通小区向轨道交通出行发生的客流

量的比率；

Q：——轨道交通车站周围第i个交通小区的高

峰小时客流发生总量；

卜与轨道交通车站发生直接客流分配关系

的周围的交通小区的总个数。

轨道交通车站出站客流量为：

6

QD沂=∑P。叩翮，只Qj (17)

式中 Q。tr某个轨道交通车站的出站客流量；

只——轨道交通车站流向周围第i个交通小区

的客流量占这个交通小区吸引轨道交

通客流量的比率；

讲——轨道交通车站周围第i个交通小区的高

峰小时客流吸引总量。

3 轨道交通五棵松车站进出站客流预测

以北京地铁l号线五棵松车站为例，对该车站高

峰小时的进出站客流量进行预测。

3．1 交通小区客流发生量与吸引量预测

首先，综合考虑北京市通常的OD调查交通小区

划分图和距离2种因素，可将市区划分成若干个交通

小区，由《北京城市总体规划(2004--2020年)》中的

北京市用地规划图，可得到各个交通小区内的各种类

型土地面积。其中，轨道交通五棵松车站周围的交通

小区共4个，涉及到的轨道交通车站有3个，分别为玉

泉路车站、五棵松车站和万寿路车站，如图1所示。

l小区 2小区

t泉路站

．．瓦棵松站 万寿路站．

7^ 。7B C1

3小区 4小区

图l轨道交通五棵松车站周围交通小区分布图

轨道交通五棵松车站周围所涉及到的交通小区

内不同类型土地面积如表2所示‘8|。对于单位面积土

地的交通发生率和交通吸引率，采用北京市类似性质

和规模的调查数据，如表3所示‘91。

表2五棵松车站周围交通小区不同类型土地面积

(单位：万m2)

小区 住宅用地 办公用地 商业用地

l 95 60 30

2

75 32 85

3 80 15

87

4 loo

8 72

表3不同土地利用性质的单位面积土地

高峰小时的交通发生／吸引率

土地利用性质交通发生／吸引率(人次／TYm2·高峰小时)

住宅用地 400

办公用地 280

商业用地 160

表3中的数据只是交通发生率和吸引率的平均

值，如果单纯使用以上数据计算交通小区的交通发生

量和吸引量，会发现交通发生量和吸引量大小相等。

查阅美国交通工程师协会(ITE)编写的(TripGenera．

tion Manual)(7恤Edition)¨0|，可得到早高峰不同土地

利用类型的交通发生和吸引比率(以早高峰为例，晚

高峰正好相反)为：住宅用地是6：4、办公用地是4：6、

商业用地是5：5。

将上述数据代^式(1)和式(2)，计算得到各交通小

区客流发生量和吸引量为：优=6．384万Ⅳ高峰小时、

万方数据

第2期 李明王海霞：轨道交通车站客流预测模型研究

7l

促=5．6768万人／高峰小时、优=5．568万A／高峰小时、

优=6．1312万人／高峰小时；Q：--5．536万A／高峰小时、

识=4．8352万人／高峰小时、识=4．456万人／高峰小时、

识=4．6208万人／高峰小时。

3．2客流分布预测

将所有交通小区的高峰小时客流发生总量与吸引

总量相比较，发现两者并不相等，计算出的客流发生总

量偏大，因此，将各交通小区的高峰小时客流吸引量乘

以一个调整系数，得到轨道交通车站周围这4个交通

小区的高峰小时客流发生量和吸引量分别为：Q：=

6．384万人／高峰小时、Q：=5．6768万Ⅳ高峰小时、

促=5．568万人／高峰小时、促=6．1312万人／高峰小时；

Q：=5．812 8万人／高峰小时、暖=5．077万』／高峰小时、

识=4．6788万』／高峰小时、识=4．851 8万人／高峰小时。

如选取合适的参数，将上面得到的各交通小区高峰小

时的交通发生量和交通吸引量代人式(4)，对交通发

生量和吸引量进行分布，即可得到规划年限的OD流

量表。

3．3交通出行方式分担率预测

北京市2005年组织的全市范围内第3次交通综合

调查显示，市区居民平均出行距离达到了9．3kin／次川

(不含步行)，为此本文选取10 km作为一个统一的标

准来计算乘坐各种交通工具出行的出行费用和出行时

间。为了计算方便，将交通出行方式分为私家车、出租

车、常规公交、轨道交通、快速公交和自行车6种，对于

步行出行方式，认为它一般只用于短途出行，或者作为

其它出行方式的辅助出行方式，故不参与计算。各种

出行方式的出行时间和出行费用计算步骤如下：

因为私家车、出租车和常规公交车的市区平均速

度为15km／h，轨道交通的市区平均速度为35 km／h，

快速公交的市区平均速度为25km／h，自行车的市区

平均速度为20km／h【11I，所以可以得到各出行方式的

出行时间为：

瓦^R=n^】【I=TBus=(10kin)／(15 kin／h)=(2／3)

h---40

rain，BuBw^Y=(10 km)／(35 km／h)=(2／7)h

=17．143 rnin

％RT=(10km)／(25km／h)=(2／5)h=24min，

％lcYcLE=(10km)／(20km／h)=(1／2)h=30rain

通过对目前各种出行方式的出行费用调查可以得

出10km的出行距离，各种交通工具的出行费用为：

Cc^Il=10元，CT^】【I=24元，C哪=0．4元，CsuB可^Y

=2元，C哪---0．4元，CBIcYcLE---0元。

为了计算轨道交通出行方式的分担率，对200位

北京市居民个人出行行为进行了～个简单的调查，调

查结果如下：

经常乘坐私家车和出租车出行的居民平均年收入

为lO万元，乘坐轨道交通和快速公交出行的居民平均

年收入为7万元，乘坐常规公交出行的居民平均年收

人为5万元，而经常骑自行车出行的居民平均年收入

为4万元。由于一年当中，人们的有效工作时间为

(365—2×52)X8×60=125

280

min，所以，经常乘坐

某种交通工具出行的出行者的收入水平几值如下

所示：

，c^R=，T棚=100000形125 280 rain=0．8形

min，，BUS=50

000元／125280

rain\"-0．4元／min

，su明^Y=，BRT=70000元／125 280 rain=0．56元／

rain，／mcvc比=40000形125280min=0．32形min

同时，通过对经常乘坐某种交通工具出行的出行

者的交通工具满意度的调查，得到私家车和出租车的

舒适度Sc从=岛棚=O．7，轨道交通和快速公交的舒适

度S。u。w．Y=SBRT=0．6，常规公交和自行车的舒适度

SBus=SBICYCLE

20．5

o

根据式(14)可以求得各交通出行方式的阻抗值

风分别为：

Rc从=(10+0．8

X

40)1吨7=3元，月T^Ⅺ=(24+

0．8

x40)卜仉7=3．3455元 ．

RBus=(0．4+O．4×40)1—0．5=4．049 7元，

RsuBw^Y=(2+0．56

X

17．143)1-0．6=2．665 5元

R哪=(O．4+0．56

X

24)1—0．6=2．860 6元，

尺BlcYcLE=(0+0．32×30)l一0．5=3．0984元

因此，可以求出各交通出行方式的阻抗平均值R

为c

R=(3+3．3455+1．049

7

4-2．6655+2．860 6+

3．098

4)／6=3．16995元

因为这里将出行方式分为6种，m-'-6，因此取0=

4．6，可以得到exp[一ORk／R]的值分别为：

exp[一日Ro岍／R]=exp[一4．6×3／3．16995]=

0．013

exp[-eRrazJR]-戢p[-4．6

x3．345 5／3．169

95]

=o．008

exp[一解口鹏／R]=exp[-4．6

x4．049 7／3．169

95]

=0．003

exp[一魄娜^加]-\"exp[-4．6×2．665

5／3．169

95]

=0．02l

exp[一职肿／~]--exp[-4．6×2．860

6／3．169

95]

=0．015

exp[一职帕脚／尺]-\"exp[一4．6

x3．098 4／3．169

95]

万方数据

72 铁道工程学报 2009年2月

=0．011

将上述数据代人式(6)，可以求得各交通出行方

式的出行分担率为：

P伽t=0．013／(o．013+0．008+0．003+0．021+

0．015+0．01

1)=0．013／0．071=18．3％，P加=

0．008／0．071=11．3％，P口晒=0．003／0．071=4．2％，

PsⅦ耽y=0．02I／0．071=29．6％，PnRr=O．015／0．071=

21．1％，PB『a℃￡E=0．01I／0．071=15．5％

值得注意的是，上述计算结果是在充分考虑规划

年北京市城市轨道交通网和快速公交线路网已经建成

相当规模的情况下，假设城市轨道交通和快速公交出

行方式分担率不受公交路网密度影响的前提得出的。

3．4轨道交通车站进出站客流量预测

首先，以各交通小区几何中心和轨道交通车站为

2个端点，计算各交通小区与3个轨道交通车站之间

的距离，作为阻抗函数值，然后代人式(15)计算R和

只值，结果如下：

对于玉泉路车站：

n=E=0．492，聪=砖=0．008，聪=一=

0．492，R=E=o．008；

对于五棵松车站：

硅．=F：=0．25，聪=砰=0．25，砖=一=0．25，

霹=E=o．25；

对于万寿路车站：

，：=一=0．008，R=只=0．492，聪=只=

0．008，R=E=o．492。

将上述Q：、Qj、P。啪H”R、E的值代人式(16)和

式(17)，可以得到玉泉路车站、五棵松车站、万寿路车

站的进出站客流量。

对于玉泉路车站：

6

Q脯=∑Ps妇科r砭啦=17

685．550 08(人次／高峰

小时)

6

Qo盯=三PsⅧ附，只i‰i=15

514．240 9(人次／高峰

小时)

对于五棵松车站：

6

Q删=∑P。硼附，RQ：=17582．4(人次／高峰小时)

6

QDw=∑Ps∞张yE饼=15

111．096(人次／高峰

小时)

对于万寿路车站：

6

Q州=∑Ps蛐黝，心Q：=17

479．249

92(人次／高峰

小时)

5

Q。盯=i善PsUBW,Ir只i讥i=14

707·951 1(人次／高峰

小时)

将预测得到的客流量与实际客流量进行对比发

现，预测结果和实际流量非常接近，即可证明该方法是

一种有效、快捷的轨道交通车站进出站客流预测方法。

4 结论

通过研究得出以下结论：采用传统的“四阶段”客

流预测法，在对交通出行方式分担率进行预测时存在

2种弊端，一是有的文献只考虑出行时间和出行费用

来计算交通出行方式的阻抗；二是有的文献将两者结

合起来考虑交通出行方式的广义舒适度，但这2种方

法都是将出行时间乘以国民平均时间价值来转化为出

行费用。本文通过分析，引入“出行者收入水平”这一

概念，重新定义了交通出行方式阻抗函数，优化了传统

的“四阶段”客流预测方法，并在实际应用中取得了良

好的效果。

参考文献：

[1]邵春福．交通规划原理[M]．北京：中国铁道出版社，

2004．

[2] 陆化普．交通规划理论与方法[M]．北京：清华大学出

版社，1998．

[3]王炜．路段交通量与。一D出行量互算关系的研究[J]．

南京工学院学报，1988，18(1)：68—79．

[4] 王元庆，周伟，吕连恩．道路阻抗函数理论与应用研究

[J]．公路交通科技，2004，21(9)：82—85．

[5]边扬，王炜，陆建，等．城市出租车出行方式分担率预测

方法研究[J]．交通运输系统工程与信息，2006。6(2)：

95—100．

[6]傅莉萍．利用效用函数探讨交通方式划分[J]．广东交

通职业技术学院学报，2004(3)：76—79．

[7] 张盈盈．利用AHP法引入服务水平的综合交通阻抗函

数模型[J]．公路交通科技，2007，24(3)：115—117．

[8]北京城市规划设计研究院，中国城市规划设计研究院．

北京城市总体规划(2004年—2020年)[R]．北京：北京

城市规划设计研究院，中国城市规划设计研究院，2004．

[9] 北京市交通工程重点实验室．北京清润国际公寓工程项

目交通影响评价[R]．北京：北京工业大学，2002．

[10]

Instituteof

TmmlⅪrtation

Engineers．Trip

Generation M锄一

llal(7th Edition)[R]．The IJmted States：Imtitute

d

Transportation Engineers，2004．

[11] 北京交通发展研究中心．北京市第三次交通综合调查

报告[R]．北京：北京交通发展研究中心，2005．

万方数据

轨道交通车站客流预测模型研究

作者： 李明， 王海霞， LI Ming， WANG Hai-xia

作者单位： 李明,LI Ming(中铁工程设计咨询集团有限公司,北京,100055)， 王海霞,WANG Hai-xia(交

通部科学研究院,北京,100029)

刊名：

铁道工程学报

英文刊名： JOURNAL OF RAILWAY ENGINEERING SOCIETY

年，卷(期)： 2009(3)

参考文献(11条)

1.北京市交通工程重点实验室 北京清润国际公寓工程项目交通影响评价 2002

2.北京城市规划设计研究院;中国城市规划设计研究院 北京城市总体规划(2004年-2020年) 2004

3.张盈盈 利用AHP法引入服务水平的综合交通阻抗函数模型[期刊论文]-公路交通科技 2007(03)

4.北京交通发展研究中心 北京市第三次交通综合调查报告 2005

5.Institute of Transportation Engineers Trip Generation Manual 2004

6.傅莉萍 利用效用函数探讨交通方式划分[期刊论文]-广东交通职业技术学院学报 2004(03)

7.边扬;王炜;陆建 城市出租车出行方式分担率预测方法研究[期刊论文]-交通运输系统工程与信息 2006(02)

8.王元庆;周伟;吕连恩 道路阻抗函数理论与应用研究[期刊论文]-公路交通科技 2004(09)

9.王炜 路段交通量与O-D出行量互算关系的研究 1988(01)

10.陆化普 交通规划理论与方法 1998

11.邵春福 交通规划原理 2004

本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tdgcxb200903015.aspx