Resumen

Los flujos de viajeros del transporte ferroviario urbano durante los días festivos suelen mostrar características distintas a las de los días normales. Para garantizar una gestión eficaz de las operaciones, es esencial predecir con exactitud la distribución del flujo de pasajeros en días festivos. Basándose en los datos de la Recaudación Automática de Tarifas (AFC), este artículo explora las diferencias en la elección de destino de los pasajeros entre días normales y festivos, así como los billetes de ida y las tarjetas de transporte público, lo que proporciona apoyo para la selección de variables en la modelización. A continuación, se propone un modelo de previsión de la distribución de los viajes en días festivos, en el que se establece el modelo de elección de destino para representar a los pasajeros locales y no locales. Además, se introducen variables explicativas como el grado de adecuación del terreno, la variable ficticia de lugar pintoresco y las variables de nivel de servicio para abordar las particularidades del comportamiento de viaje de los viajeros en vacaciones. Los parámetros calibrados mediante el método mejorado de muestreo exógeno ponderado de máxima verosimilitud (WESML) se aplican para predecir la distribución del flujo de pasajeros en distintos casos de vacaciones con cambios anuales en la red de metro, utilizando los datos recogidos en el metro de Guangzhou, China. Los resultados muestran que el modelo propuesto es válido y funciona mejor que otros modelos comparables en términos de precisión de la predicción. El modelo propuesto tiene la capacidad de proporcionar un método de predicción de la distribución del flujo de pasajeros más universal y preciso para el tránsito ferroviario urbano en diferentes escenarios de vacaciones con cambios en la red.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:tránsito ferroviario urbano, días normales, método preciso de predicción de la distribución del flujo de pasajeros, cobro automático de billetes, flujos de viaje de los pasajeros, diferencias en la elección del destino, modelo de elección del destino, distintos casos de vacaciones, distintos escenarios de vacaciones, gestión eficaz de la explotación
• Keywords:urban rail transit, normal days, accurate passenger flow distribution prediction method, automatic fare collection, passenger travel flows, destination choice differences, destination choice model, different holiday cases, different holiday scenarios, efficient operation management