毕业论文-城市轨道交通客流分担率的预测方法.doc

北京城市学院2012届毕业设计（论文）城市轨道交通客流分担率的预测方法学生姓名： 学 号： 班 级： 08交通本2 专 业： 交通工程 学 部： 信息学部 指导教师： 二一二年五月摘 要城市轨道交通分担率预测是交通需求预测中的重要组成部分，其预测结果对城市轨道交通规划和综合交通规划均具有较大影响。而目前国内常用的交通分担率预测方法多是源于国外的规划理论，在实际应用中存在较多问题。因此，在详细分析现有理论应用存在问题以及我国城市交通基础信息特点的基础上，论文建立了以居民出行调查数据为依据，基于模糊推理法的轨道交通分担率预测实用方法。论文首先分析了影响我国城市居民交通方式选择行为的各类因素，并结合居民出行心理特征，对居民出行的深层规律进行一定程度探讨。其次，分析探讨了常用的一些分担率预测模型、方法的特点，提出了论文的基本研究思路。通过分析影响因素，建立模糊指标，通过matlab软件中的模糊控制功能，得出结果。本方法具有形式简单，易于掌握，且能够反映各个因素的变化对公共交通出行行为的影响等特点。关键词：轨道交通分担率；影响因素；模糊推理；MatlabAbstractUrban Rail Transit Ridership forecast is an important part in the traffic demand forecasting and prediction results have a greater impact on urban rail transit planning and transportation planning.Traffic sharing rate prediction methods are derived from abroad planning theory, there are more problems in practical applications. Therefore, detailed analysis of existing theory, applications exist on the basis of issues and Chinas urban transportation infrastructure and information characteristics, the paper established a resident travel survey data is based on practical method based on fuzzy reasoning method of rail transportation sharing rate forecast. The paper first analyzes the various factors affect the choice behavior of urban residents in China means of transportation, combined with the psychological characteristics of residents travel to explore the deep laws of the residents travel to a certain extent. Secondly, the analysis explores the common share rate forecasting model, the method proposed thesis research ideas. By analyzing the impact of factors, fuzzy indicators, the outcome of fuzzy control function in the Matlab software. The method is simple in form, easy to grasp, and to reflect the impact of changes in various factors on the behavior of bus travel.Keywords：Rail transit sharing；Influencing factors；Fuzzy reasoning；Matlab目 录1 绪论11.1研究背景11.2研究目的和意义22 居民出行方式的影响因素分析22.1其它交通方式对公交的影响22.1.1步行32.1.2竞争类交通方式32.2出行主体特性对出行方式选择的影响42.21出行者年龄42.22家庭属性52.2.3家庭收入62.3出行特性对交通方式选择的影响62.3.1出行目的62.3.2出行距离62.3.3步行到站点时间72.4交通设施特性对交通方式选择的影响72.4.1交通费用72.4.2车辆运行速度82.4.3行程时间82.4.4发车间隔92.4.5服务质量93 轨道交通分担率预测实用方法93.1模糊推理基本原理103.2模糊推理规则的确定104 实例分析124.1数据来源124.2结果分析125 结论14参考文献15致 谢16北京城市学院2012届毕业设计（论文）1 绪论轨道交通分担率预测实质上就是预测未来轨道交通可以分担到多少客流流量，通常是属于交通需求预测中交通方式划分预测部分的内容。交通需求预测技术发展的历史已经长达半个世纪，早在20世纪50年代，一些发达工业国家为了满足大规模城市道路交通规划及其建设的需要，就开始研究城市交通需求预测技术，一些著名交通规划如芝加哥、伦敦、波士顿等城市交通规划相继问世，但最初交通预测只是包括交通发生、交通分布、交通分配三个阶段。20世纪60年代后期，日本广岛都市圈的交通规划首次提出了对不同交通方式进行划分这一新的预测内容。至70年代初，已形成了较具代表性的“四阶段”规划技术，即交通生成、交通分布、交通方式划分、交通分配四个阶段。目前，国内外通常所用的城市交通需求预测方法都是建立在“四阶段法”的基础上进行的。我国对城市交通需求预测的研究起步较晚，现行的需求预测方法仍多数采用“四阶段”模式。1.1研究背景轨道交通分担率预测是公共交通规划“四阶段”预测模型中的重要环节，合理的轨道交通分担率预测对于城市公共交通系统规划具有重要意义。而且轨道交通作为城市综合交通方式中的一种，与其他交通方式共同构成统一的城市交通系统，因此轨道交通分担率预测还会对城市综合交通规划中其他交通方式的分担率预测造成较大影响。影响居民交通方式选择的因素纷繁芜杂，包括从宏观社会经济发展政策到微观的个体出行选择行为等众多方面1。合理的交通分担率预测可以预知由于未来各类影响因素变化而引起的出行情况的反应，这可以为城市路网规划和公交系统改造提供指导。所以，合理的公共交通分担率预测可以准确地把握未来城市公共交通需求，对于进行城市公交系统规划与城市综合交通规划均具有重要的意义。轨道交通分担率预测也是城市交通规划中的一个难点。由于影响居民交通方式选择的因素众多以及各因素本身的复杂性，城市轨道交通分担率预测是一项复杂而困难的工作。目前采用的预测方法多数来源于一些发达国家的交通规划研究，是基于发达国家的交通实践，而我国城市交通方式结构与发达国家差别较大；居民出行中非弹性出行比重大；而且我国城市交通结构正处于一个剧烈变化的时期，与国外交通结构较为稳定的状况也有很大不同；同时我国进行交通规划的历史较短，历史调查资料的短缺也成为制约各类模型方法应用的“瓶颈”。这就造成国外一些方法在国内应用的“水土不服”，难以应用或使用中偏差较大。我国交通规划实际工作中较多采用的“宏观指导微观预测”的方法2，是以宏观预测值作为微观预测的约束框架，但该方法宏观预测值的确定方式主观性太强，仅仅依靠专家推测缺乏足够事实依据而造成较大的误差，对未来公交交通发展也很难起到具体的指导作用。故本文希望建立一种借助公交交通出行调查数据，构造形式简单，且能够反映未来公交环境、个人特性、出行特点等影响因素变化对轨道交通出行行为的影响，并易于为普通舰划技术人员所掌握的轨道交通分担率实用方法。1.2研究目的和意义本文旨在通过对出行者出行心理、出行行为和出行习惯等特性进行分析，研究对出行选择起关键作用的影响因素及其影响效果，并以此为基础建立轨道交通分担率预测模型及方法，解决轨道交通需求预测问题。交通分担率预测对于城市公共交通规划具有重要意义。在城市交通规划中，确定了轨道交通客运需求之后才能确定轨道系统的形式、线网规模以及进行场站和线路的布设。轨道交通需求预测结果的准确与否对规划的科学性和合理性会产生很大影响。轨道交通分担率预测的结果则会直接影响到轨道交通需求预测的准确性，并进而影响城市公共交通系统的发展。2 居民出行方式的影响因素分析出行者对于公共交通的选择行为受到地铁环境、个人特性、出行特点等多种因素的影响，分担率预测的关键就是确定对居民出行行为影响较大的因素，论文以定性与定量分析相结合的方法对其加以确定。本章主要对居民出行方式选择行为及其影响因素进行定性分析以确定主要影响因素。2.1其它交通方式对公交的影响城市居民可选择的交通方式有很多种，一般交通调查时分为68种，例如：轨道交通，步行，自行车、公交车、出租车、小汽车等。根据各交通方式与轨道交通之间相互竞争关系可将其分为两大类：非竞争类和竞争类3。如图2-1所示。图2-1 主要交通关系分类图2.1.1步行 只要人们的身体条件许可，均可自由选择步行作为其出行方式。不同的出行目的，人们选择步行的机会不同。一般来说，生活、娱乐等目的的出行，人们更有可能选择步行。出行距离是影响人们是否选择步行方式的主要因素，当距离短时，步行是一种好的方式；但当出行距离较大时，步行则需要较长的时间和较多的体力，容易使人感到疲劳而较少采用。因此，随着出行距离的增加选择步行的人会减少。一般步行较适宜的出行距离在1 km以内，而公共交通较适于2-6km的中长距离出行，另外由于我国城市普遍缺乏自行车停车场，再加上自行车盗窃犯罪猖獗，居民较多采用“步行公交”换乘的出行方式，所以两者之间具有一定的互补性而不存在明显竞争关系。2.1.2竞争类交通方式 竞争类交通方式与公交之间存在较强的竞争性，出行者根据其不同情况衡量选择。自行车在我国拥有率较高，除老人、小孩及不适合骑乘者之外，几乎可达到每人一辆。因此，居民选择自行车出行不存在交通工具可用性的问题，即自行车拥有量不会对选择行为具有太大影响。出行者对自行车和公交的选择一般是通过比较它们的便利程度来确定，公共交通的服务水平对决策影响较大。自行车与公共交通之间存在较大竞争性，我国城市除步行方式外的其他出行绝大多数集中于自行车和公交车两种方式，这当然与我国经济发展水平较低，居民出行可选择方式少有直接关系，这也反映了由于公共交通服务的落后，多数出行转向了自行车方式。对于公交、出租车和小汽车等机动化交通工具来说，其便捷性、舒适性和可靠性在一定程度上会优于轨道公共交通，但由于经济的原因对这类交通方式的选择更多受到交通工具可获得性的制约，因此交通工具拥有量与出行方式选择有着较大的影响。根据英国专家研究表明，在1980年至2003年的23年时间里，英国平均每个家庭拥有的小汽车数量由0.76辆增至1.11辆，而同期普通公交出行则下降了13。当然，交通工具拥有量对出行方式选择的影响是一个较为复杂的过程。例如以上研究中也显示，同期伦敦市区轨道交通通勤出行增长了13，这其中轨道交通在地区拥堵中能保证较高服务水平是其主要原因。 在公交车、出租车的使用者中，公交服务水平对其选择行为具有一定影响，提高公交服务水平可使其在一定程度上向公共交通方式转换。但是，小汽车与两者不同，因为在我国当前的经济条件下，小汽车仍然属于一种高档消费品，其拥有者具有相当高的收入水平。在此情况下，小汽车拥有者为追求自由、便利，即使在公交服务水平较高的情况下，也不存在大规模向公交转移的可能。由于小汽车的舒适性及自由程度大大优于公交车，同时随着小汽车拥有实际费用的下降和居民收入的不断增长，将存在公共交通出行向小汽车出行转移的趋势。所以，未来小汽车拥有水平对公共交通具有较大影响。2.2出行主体特性对出行方式选择的影响出行者总是结合自身特点考虑选择合适的交通方式，在其特性方面，一般考虑出行者年龄、家庭属性和家庭收入等三个方面。2.2.1出行者年龄与出行者年龄相结合的是其在个人体力、喜好、价值观念等方面的差异，这就造成了不同年龄阶段出行者对于交通方式选择的不同。老年人、小孩由于生活节奏慢及个人体力原因，短距出行常用步行。特别是老年人，其空闲时间较多，步行正好可以满足休闲、锻炼的目的。据广州市2010年交通调查数据显示6一14岁和60岁以上出行占步行出行总数的51.45，老年人节俭意识较强，因此在长距离出行中考虑出行成本，较多选择公共交通而不是出租车，同时由于身体原因，又很少乘坐地铁出行。20岁以下年轻人体力充沛、性格好动，使用交通方式交通方式选择中较少考虑体力因素；同时多希望出行过程自由随意，但由于年龄及经济原因，使私家车，和出租车少，而使用公交较多4。由表2-1也可以看出，随着出行者年龄的增加，公交方式使用比例大体呈逐渐增大的趋势，除公交方式外，老年人、小孩采用步行方式比例也较高；20-50岁公交使用比例较为稳定，这部分人群出行方式多样，可选择机会较多，但由于石家庄的经济条件及城市布局特点，其主要的出行方式是自行车，公交与自行车之间存在明显竞争关系，所以公交服务水平的提高将会吸引其中部分人向公共方式转移，从而显著提高公交出行比例。表2-1 2010年广州市不同年龄段出行方式选择【4】年龄步行自行车地铁公交出租车私家车其他总计61421.1431.8115.5617.810.2210.821.6410015190.272.00599181.140.200.160.8210020295.931.7538.1173.651.750.582.7610030396.372.2523.4068.342.250.724.1210040495.771.7815.5362.791.780.523.8110050592.530.9915.4151.300.990.233.48100600.981.596.4136.371.590.421.26100总计3.201.2532.1357.201.250.642.551002.2.2家庭属性家庭属性包括家庭人口构成及居住分区特性等。家庭构成可分为独身、夫妇家庭、有无小孩、父母子女同住、退休家庭等。家庭的构成对交通行为、交通方式的选择等有很大影响。有小孩及老人的家庭，伴送及迎接到学校、医院等的出行增加，同时也较多采用不耗体力的机动交通方式如小汽车或公交车。另一方面，家庭成员的增加也使家庭出行中人数增加，这在一定程度上可提高了使用小汽车的概率。但总体来说，未来家庭更趋于小型化，构成趋于简单化，家庭构成对交通选择的影响相对较弱。居住分区特性主要指的是分区与各类交通方式相关的性质，例如道路密度、公交网密度、公交站点覆盖率、停车场地设施情况等，这些性质会对居民选择有关交通方式造成较大影响。2.2.3家庭收入 收入是影响交通方式选择的重要因素，对居民选择行为起决定性作用。例如高收入家庭较多采用小汽车出行或乘坐出租车，即使公交服务达到较高水平也较少利用普通公交。随着收入的提高，出行者的交通方式选择分布更为分散，存在由非机动方式向机动化交通方式转移的趋势。这在一定程度上也表明，公交出行费用对于大多数低收入家庭的选择行为具有较大影响，公交费用的降低可以使这部分人群由耗费体力的步行和自行车方式向公交转移。同时，收入对于交通方式选择的影响也是多方面的。有证据显示，收入增长会促进小汽车等私人机动交通工具拥有量的增长，提高其可用性。随着社会经济的发展，交通机动化水平的提高是大势所趋，由于私人机动交通工具与公交的竞争关系，这无疑会对公交需求造成负面影响。而同时收入的增长也会使得整个交通方式结构发生变化，中高收入家庭选择私人机动交通工具的同时，众多低收入家庭会倾向于由步行及自行车方式向公交方式转变。另一方面也有证据表明收入增长可以增加居民平均出行距离和出行次数，而中长途出行是公交的优势区段，这在一定程度上也会影响轨道交通的分担比例。2.3出行特性对交通方式选择的影响 2.3.1出行目的 城市交通按出行目的不同主要可分为上班、上学、购物、生活、公务、回程等。对于不同的出行目的，出行者会倾向于不同的交通选择方式。一般上班、业务活动偏向于采用公共交通，因为其更具有规律性，受外界自然环境影响较小，且较少耗费体力利于下一步工作的开展。而在公交的服务水平不高的城市，此类出行会转向步行和自行车。由于目前城市中小学多数采取的就近入学的政策，学校与家庭之间距离较近，所以上学采用步行方式的比例较高。购物、文体游憩等活动要求轻松随意，多倾向于采用自由程度高的步行方式。2.3.2出行距离 各种交通方式所适宜的出行距离是不同的。因此，随着出行距离的变化，出行者采用的交通方式的比例会有所变化。对于步行交通来说，其主要依赖于出行者体力，出行比例随出行距离而变化的规律非常明显。步行出行距离基本上集中在1.5 km范围内，超出这一距离步行比例将会很低。自行车作为我国城市交通的主要出行方式之一，在中、短程出行中具有较大优势，其优势出行距离范围为34 km。公交车、地铁、出租车、私家车等机动化交通方式远距离出行上具有依靠体力交通方式所不可比拟的优势，当出行距离超出一定范围后，居民出行方式会逐渐向机动车转移。其中公交、地铁方式出行费用低廉而且较易获得，随着出行距离的增加，步行和自行车方式向公交转移的趋势会更加明显，公交、地铁出行比例会有较大增长。2.3.3步行到站点时间乘客步行方式到达地铁站的时间对居民出行交通方式选择起到重要作用，步行去地铁站的乘客大多数(70以上)时间在10分钟以内，大于15分钟的比例小，一般会选择其他交通方式。由于轨道交通具有快捷，准时等优于其他交通方式的特点，步行在10分钟以内，大部分居民出行会选择轨道交通，从而吸引了附近大部分的客流。2.4交通设施特性对交通方式选择的影响2.4.1交通费用交通费用当中公交票价是相对容易识别和量化，也是最容易调整的因素。故本文主要讨论票价对地铁需求的影响5。在通常情况下，票价与地铁需求成反比例变化：票价的增加将会导致地铁乘客数量的减少，使乘客转向其他交通方式，而不同类型的人群受到的影响是不同的。（1）小汽车拥有者相对于其他人，小汽车拥有者普遍具有较高的收入，可选择的交通方式范围更广，对票价增加的反应较为强烈。从长远来看，地铁票价增加对其产生的影响要大于其它乘客。（2）年龄票价影响对年龄的依赖性的证据还不够明确。一般来说，儿童、老年人和残疾人收入不高，不常采用私人交通工具，行走不方便，为了实现必要的出行，公交方式也许是唯一的选择。所以，他们对于票价增加的反应不如青壮年强烈。（3）收入收入越高的乘客就越有方便的条件选择小汽车、出租车等其他方式出行，从而代替公交出行。因此，在某些条件下，他们对票价的变化更敏感。而另一方面，他们也有更多的财力承担票价提高带来的影响。与高收入、时间观念强的人相比，低收入人群在公交票价提高时，有可能不坐公交而选择自行车。实际上国外研究已经证明，人们的收入越高，票价变化的敏感性就越大，对于各类出行均有类似的倾向。（4）出行目的工作或上学出行自由度较低，时间和目的地几乎没有选择，这就造成工作和上学出行的票价变化敏感性比其它目的出行要低；购物、娱乐出行则较为随意，其票价变化敏感性相应要高。（5）出行距离一般短距出行敏感性较高，更多的人会转而选择自行车：而对长距离出行来说，票价越高，乘客收入越高，其敏感性就越高；介于长距离和短距离之间出行，其敏感性会下降。2.4.2车辆运行速度运行速度指车站之间的行车速度，一般在选择出行方式的时候会考虑到这种交通方式的速度问题，速度越快，选择该种方式出行的概率越大。轨道交通运行速度一般在3050km/h之间。轨道交通运行速度越快，其发车间隔就越小，所能容纳的客流量就会增大，从而增大居民出行选择的可能性。表2-2 广州市各交通工具的平均运行速度交通工具轨道交通公交车出租车私家车速度km/h42186054由表2-2可以看出，出租车和私家车速度高于轨道交通，但在市内同时存在许多影响因素，居民容易受到影响，如价格，道路情况，时间紧迫等。2.4.3行程时间 行程时间是指从出行起点到终点之问所有时间的消耗。一次出行中可用交通方式之间的时耗差别，是影响交通方式选择的重要因素之一。一般情况下，在相同的出行距离内，旅客均倾向于采用花费时间较少的方式。出行时耗不仅包括交通工具的行驶时间，还包括两端步行时间、存放时间（对于私人交通工具）、等候时间和换乘时间（对于公共交通工具），而后一部分的时间消耗基本上取决于交通供应。当然出行者选择交通工具并不是仅考虑其行程时间的绝对值，而更多是在众多可供选择的交通方式中，考虑互相之间的相对关系，期望在相同的出行距离内选择所用时间相对较短的交通工具，所以一般采用所研究的交通方式之间的行时比为考虑因素。步行交通在20min以内出行占有绝对优势。白行车交通在1030min分担比例增长迅速，在30-39min自行车交通分担比例上升缓慢，此时公交车出行比例明显上升6。由以上分析可以看出，由于出行时间与出行距离存在较强相关关系，所以时间一方式分担率关系与距离一方式分担率关系非常相似，步行与白行车方式由于耗费体力，所以较多用于中短时耗的出行，随行程时间延长使用比例减小。公交车与小汽车较适于中长时耗的出行，而其中在当前条件下，公共交通工具由于较容易获得再加上费用低廉，在中长时耗出行中优势明显。2.4.4发车间隔发车间隔是一个反映发车频度的指标，理论上指一列车从车站出发到另一列车进入该站之间的时间。一般而言，发车间隔与列车容量成反比，发车间隔时间越短，每小时经过的列车数目越多，容量也越大。最小发车间隔是影响城市轨道交通容量的一个重要因素。不但直接影响列车流量，而且影响列车服务质量，降低吸引力和客运量。发车间隔越小，列车容量越大，就越有可能提供舒适的环境和优质的服务，从而提高轨道交通的吸引力。2.4.5服务质量这里所说的服务质量主要包括出行的舒适性、可靠性、安全性等。这一系列性能要求对于乘客的选择行为来说具有重要意义。显然乘客更喜欢清洁、舒适，安全方便的交通方式，但同时这些属性也是难以量化的，而且这更多的是人们的主观感受，各类属性之间的相对重要性也是难以确定的。随着社会经济的发展，居民出行中弹性出行的比例增加，出行方式的可选择余地也越来越大，出行者对于出行中得到的交通服务的质量会提出更高的要求，也就是说交通设施服务质量对于居民出行方式选择决策的影响会越来越高。3 轨道交通分担率预测实用方法自1965年Zadeh提出模糊集概念以来，关于模糊系统的研究得到了迅猛的发展，模糊系统辨识、聚类分析、模糊逻辑、模糊推理等研究在理论与应用两方面都取得了丰硕的成果。实际上，模糊控制技术的理论基础的核心内容是模糊推理理论。公交方式出行比例预测是城市交通规划中的重要研究内容，它可以了解公共交通的服务状况，宏观指导我国公共交通的发展，对未来年交通规划提供重要信息。本文将模糊推理用于城市公共交通分担率的预测，该方法的应用解决了国外模型不适用我国国情，国内的方法又比较粗略的缺点。国外交通方式单一、影响因素相对较少，居民交通方式出行分担率预测常采用的方法有转移曲线法、回归模型法、Logit模型法等。由于我国居民出行方式结构影响因素较多，而且影响因素关系更为复杂，这些模型并不适用我国城市特征的交通方式预测。从目前我国城市交通预测的实践来看，居民出行方式预测主要通过定性和定量分析相结合的的方法，宏观上根据国家经济政策、交通政策及相关城市比较来对未来年交通结构做出估计，然后再在此基础上进行微观预测。该方法主观性强，缺乏科学性7。下面研究的模糊推理预测方法很好的解决了上述问题。3.1模糊推理基本原理模糊系统的描述是建立在自然语言的基础上，其使用的规则更接近人们的思维习惯，正因为如此，模糊系统的模型能最快、更方便的实现系统的预测和控制8。模糊推理是采用模糊逻辑由给定的输入映射到输出的过程，它一般包括以下几个步骤： 输入变量的模糊化，即将确定的输入转化为隶属度函数描述的模糊集； 在模糊规则前件中应用模糊算子（与、或、非）； 根据模糊蕴含运算由前件推断结论； 合成每一个规则的结论部分，得出总结论。3.2模糊推理规则的确定模糊规则的确定是模糊推理的重要步骤，也是结论合理性的重要保证，经过对上述模型指标认真的调查分析，结合城市道路与桥梁设计规范等文献，确定模糊规则表示如下9：表3-1 指标模糊准则指标单位高较高中低准点率%9690-9680-9080车厢满载率%10080-10050-8050票价水平元/h96-93-63出行者年龄4535-4525-3525出行距离km4030-4020-3010家庭收入元90007000-90005000-30003000车辆运行速度km/h3525-3515-2515平均发车间隔min2010-205-105步行至站点时间min107-104-74准则层模糊表达式：公交服务水平A：高0/0 1/6 1/10；较高0/0 1/7 1/10；中0/0 1/8 1/10；低1/0 0/7 0/10；社会发展状况B：高0/0 1/5 1/10；较高0/0 1/6 1/10；中0/0 1/7 1/10；低1/0 1/5 0/10；公交出行时间C：高0/0 1/7 1/10；较高0/0 1/6 1/10；中1/0 1/4 0/10；低1/0 1/3 0/10。模糊规则Fuzzy输入函数采用Matlab语言中的模糊控制，输出Fuzzy函数选择三角形分布函数。图3-1 影响因素结构模型4 实例分析4.1数据来源 实例分析数据来源于广州市规划设计院进行的广州市居民出行调查结果。调查涉及广州市天河区、越秀区、荔湾区、海珠区、黄埔区5区，共抽样调查城市居民6457户，调查内容主要为家庭特征如地址、人口、收入和交通工具拥有情况；个人特征如性别、职业；出行特征如出发及到达地址、时间，出行目的、方式等10。4.2结果分析在matlab中根据表3-1中的指标建立模糊函数，通过表4-1中的数据输入，得出预测结果。表4-1 2000年广州市出行影响因素基本资料指标单位2006年2008年2010年准点率%100100100车厢满载率%100100100票价水平元/h8.78.37.5出行者年龄37.8733.5228.17出行距离km35.7537.6341.12家庭收入元6783.247158.567498.87车辆运行速度km/h373940平均发车间隔min555步行至站点时间min1299图4-1 2006年轨道交通分担率预测结果图4-2 2008年轨道交通分担率预测结果