基于空间关联度的高铁综合客运 枢纽客流参数预测算法

提出了基于空间关联度的高铁客运枢纽客流参数预测算法. 通过对高铁综合客运枢纽瓶颈点及其关联点之间的关联度进行研究,利用瓶颈点和关联点的实时客流参数信息,实现对瓶颈点客流参数信息的短时预测. 实验证明该算法在高铁综合客运枢纽客流安全预警实际应用中,能够快速反映客流扰动,具有较强的抗干扰能力,为高铁综合客运枢纽安全预警提供支持.     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...     

基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法

客流参数预测是实现枢纽客流安全状态预警的重要手段,针对枢纽客流参数的预测问题,提出了基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法,通过对高铁综合客运枢纽内瓶颈点的短时客流参数信息进行预测,对客流的拥堵或滞留状态进行及时预警. 实验证明基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法能够对瓶颈点未来短时内的客流参数信息进行较准确地预测,并可较好地反映滞留客流状态.     

综合运输客运枢纽换乘系统布局优化模型

从旅客的全出行过程分析了综合运输客运枢纽的旅客换乘流线和换乘特征,提出了基于全出行过程的"路径—方式"分配模型和枢纽车站的换乘量预测方法.从全路网来看,换乘布局影响路网客流分布和枢纽内各车站换乘量,外部路网和枢纽内的相关市政配套设施需依据交通量和换乘量同步变化,据此建立了综合运输客运枢纽换乘系统布局优化模型.最后,通过淄博北综合运输枢纽的实例验证了模型和方法的可行性.     

城市综合客运枢纽交通方式换乘分担率模型

为确定城市综合客运枢纽各交通方式的分担率,以RP/SP数据为基础,引入随机效用理论,考虑时间、费用、出行目的和收入4种因素对方式选择的影响,构建了综合客运枢纽内多方式两两交叉换乘分担率模型,并应用于深圳福田客运枢纽。应用结果表明:公交与地铁等公共交通方式分担了将近80%的客流,周末出租车分担率显著高出工作日;模型能够更有效地计算枢纽内一种交通方式换乘某一特定交通方式的选择概率,并计算枢纽内各运输方式的换乘分担率,为城市综合客运枢纽的规划提供决策支撑。     

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.     

综合客运枢纽布局模式及适用性分析

通过资料收集、现场座谈、实地踏勘等调查方式,对我国目前正在运营的将近20个典型综合客运枢纽的客流进行调研统计,着重分析深圳北站、天津站、北京南站、南京南站的典型布局模式.依据综合客运枢纽内客流的换乘方式,对我国现有的以铁路为主导的衔接布局模式进行分类,对比分析了不同换乘方式之间衔接布局模式的优缺点,并对各种布局模式的适用范围进行了界定.结果表明:我国综合客运枢纽布局模式主要分为平面一体式布局、平面分离式布局、立体式布局以及综合式布局4类;随着城市综合运输服务水平要求和社会公众满意度需求的不断增强,未来发展优势较为明显的是立体式布局模式.     

基于网络均衡的城市客运枢纽换乘需求研究

城市客运枢纽作为综合客运交通体系的重要组成部分,其基础内容就是研究枢纽的换乘需求. 将交通网络抽象为分层网络,在随机用户网络均衡理论基础上,分析城市交通网络中出行者的出行方式选择行为,构造出行费用函数,提出了相应的变分不等式模型和枢纽换乘流量的计算方法. 根据城市出发地目的地数据,通过外部变量的变化,得到城市客运枢纽换乘需求的变化,并对这些变化加以分析,以期改善客运枢纽的换乘能力. 最后结合一个算例,研究了外部变量的变化对城市客运枢纽换乘流量需求的关系,验证了方法的可行性. 研究结论为城市客运枢纽换乘需求研究提供有益的参考.      

基于组合熵优化的铁路客运网配流方法

针对铁路客运网的客流分配问题,以铁路列车开行方案为基础,由各OD间多条旅客出行路径构建铁路客运网.采用广义的旅行费用作为旅客出行路径综合总阻抗的度量,考虑不同铁路线区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗,提出不同铁路线区间客流输送能力饱和熵与旅客出行路径综合总阻抗熵等新概念.建立了以OD客流量守恒、旅客换乘次数限制以及客流量非负限制为约束条件,铁路旅客输送能力与旅客出行需求尽可能匹配的客流分配优化模型.根据区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗在实际问题中的重要程度,提出了基于组合熵优化的客流分配迭代优化求解算法.算例表明,利用该客流分配模型和算法能够得到更有效更细致的不同出行路径的铁路客流分配方案.     

高铁-公路旅游客运衔接网络的优化

针对高铁-公路旅游客运衔接网络优化问题,通过对现有旅游组织形式及其适用条件和不足进行总结,构建了高铁-公路旅游客运衔接网络设计双层模型。该模型上层以旅客的广义出行费用及公路客运企业的运营收入为目标函数,下层为基于频率的客流分配。考虑到变量多时计算量大、过程复杂,故选择遗传算法用MATLAB软件编程求解,最终得到备选景区、备选路线选择情况及每条路线的发车频率。实例应用证明了该模型合理有效。     

综合客运枢纽内各方式协调调度模型研究

以乘客费用最小为优化目标, 以各种客运方式（地铁、轻轨和常规公交）的发车间隔为决策变量, 以各方式的车辆配置及各方式间的运能匹配为约束条件, 建立了综合客运枢纽各方式协调调度模型, 利用Matlab遗传算法工具箱对模型进行求解, 并以北京市西直门综合客运枢纽为例对模型进行了验证. 结果表明实施协调调度后乘客费用显著减少, 已建模型能够较好地解决枢纽内各方式间的协调调度问题.     

基于用户平衡原理的客运枢纽流线优化设计方法

对于城市客运枢纽交通流线优化设计来说,核心问题是怎样在整个系统的角度上设计旅客流线,使得整体系统的总费用最小。在对比分析枢纽旅客流量分配与城市道路交通流分配差异的基础上,将用户平衡的思想引入枢纽流线设计问题中。最后,以某枢纽网络为研究对象,对枢纽流线进行了优化设计。     

铁路城际客流预测模型的研究

在客运市场,准确把握城际客流的影响因素,及其对铁路城际客流的影响程度,对铁路运输企业是非常关键的.文章从铁路运输企业的角度,分析影响城际客流的因素,利用灰色理论中系统关联度分析方法,建立一种新的铁路城际客流GM(1,5)预测模型.并以广州至深圳城际客流为背景,预测其铁路城际客流,为铁路运输企业客运产品设计提供科学依据.     

综合客运交通枢纽换乘系统量化评价

针对综合客运交通枢纽换乘系统在规划、设计中存在量化评价难等问题,通过模型量化计算及现状调查数据修正,将综合客运交通枢纽换乘距离划分为理想的、较为理想的、可接受的、可容忍的、不可容忍的5个等级及其相应的量化标准值,得到综合客运交通枢纽换乘系统量化评价方法和初步评价标准.案例分析结果初步证明了综合客运交通枢纽换乘系统量化评价方法的可行性和适用性,为综合客运交通枢纽换乘系统的量化评价等提供理论和决策依据.     

考虑乘客选择行为的地铁车站承载能力瓶颈识别方法

乘客选择行为引起地铁车站客流量分布动态变化,并导致拥堵的传播,是承载能力瓶颈产生的关键因素之一.通过分析乘客在站服务事件链,构建地铁车站系统中设施设备关联网络.在分析乘客选择行为作用下的关联网络特性的基础上,建立了节点约束下的车站客流分配模型,并引入动态惩罚函数求解该模型,结合求解结果,提出通过节点受影响程度指标来识别能力瓶颈.以上海地铁陆家浜路站为例分析,与StaPass软件的仿真结果进行对比,验证了该方法的可行性和准确性,有助于快速分析不同客流条件下车站客流分布,并确定能力瓶颈.     

基于灰色模糊聚类分析的城乡道路客运一体化区域发展研究

为使城乡道路客运区域一体化划分的发展区域更能结合各地区的交通和经济特征,本文提出了基于灰色模糊聚类分析的区域划分模型的理论方法与思路,通过双层规划模型将改进的灰色关联分析方法和聚类分析方法结合起来,并运用MATLAB编程对该方法进行实例研究,验证了该算法的可行性。本研究的分区结果表明,灰色模糊聚类分析法克服了传统的灰色关联算法和聚类分析方法自身的不足,可以为今后城乡道路客运一体化区域发展的政策制定提供参考。     

基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。