运行延误下地铁换乘站多线协同客流处置方法

提出列车运营条件下城市轨道交通换乘站多线协同大客流处置方法.首先分析了换乘站站台客流构成及其变化规律,基于对乘客整体影响最少的目标构建多线协同大客流处置模型,满足站台乘客安全约束,然后利用遗传算法求解得出合理的相邻线路列车跳停方案.最后以实际换乘站为背景,进行案例验证分析,说明该模型的应用过程,并表明模型具有有效性.     

基于云模型-Markov链的城市轨道交通车站客流状态分析

在大客流条件下,城市轨道交通车站为缓解大客流的冲击,需要全面地分析和准确地预测车站客流状态,进而采取大客流组织措施.本文在明确车站结构设施设备布局的基础上,针对车站不同的设施设备进行了客流状态划分,确定了车站设施设备客流状态等级,基于此,构建了车站客流状态辨识模型,通过状态隶属关系结合马尔科夫状态转移理论分析了客流状态的动态变化情况,系统地实现了设施设备客流状态级别的判断与动态预测.通过实例分析,验证了该方法能够较准确地判别车站客流状态变化情况,为车站安全运营管理、客流控制、应急处置等方面提供决策支持,具有较强的应用价值.     

西安地铁换乘站大客流组织研究

地铁换乘站客流组织是地铁运营管理的重点,当换乘站出现大客流、或某条线路发生延误、运能不足导致换乘站大客流事件时需要客流组织以及行车组织的相互配合,确保地铁安全运营与乘客人身安全。该文以北大街站为例,研究了大客流情况下线网联动,行车组织配合的措施。     

探究地铁车站应对大客流的组织措施

为了研究地铁车站大客流的组织措施,首先介绍了大客流的内涵,并对大客流进行了分类。其次按照乘客乘坐地铁的流程,探讨了地铁车站客流组织的影响因素。结合西安地铁大客流运营组织方案,简析了车站在应对大客流时采取的措施。     

基于充分可观控实验方法的城市轨道交通客流随机分配模型优化

城市轨道交通起讫点间路径客流分配直接影响各条线路断面客流量的大小,进行科学精准的网络客流分配是实施客流统计分析、客流预测、运输计划编制、客运组织等工作的重要基础。基于城市轨道交通客流在轨道交通线网内的时空分布是充分可观控的理论,辨析影响客流随机概率分配的主要因素,建立网络模型架构,基于随机效用理论优化乘客出行的微观路径选择行为和决策过程,将客流随机分配模型中的有效路径效益值函数优化为分段函数。通过对结果进行路径分配比例验证及分线断面客流量验证,说明优化方法达到预期目标,为实现规范化、科学化、系统化的城市轨道交通清分奠定了坚实的基础。     

基于AFC数据的大型活动期间城市轨道交通客流预测

准确预测大型活动期间城市轨道交通客流,是城市轨道交通管理与运营部门制定运输组织计划的重要依据,也是实现活动期间交通保障的关键.在分析大型活动期间城市轨道交通历史客流特征的基础上,针对活动期间的客流成分,分别构建活动客流与背景客流预测模型,以实现对未来大型活动期间城市轨道交通客流的预测.基于城市轨道交通自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析大型活动期间的历史客流数据的变化规律,并依据其客流特征进行成分分解.针对活动客流,构建基于小波分解与重构的GM-ARIMA客流预测模型,针对背景客流则采用ARIMA模型与底特律法进行预测.基于广州地铁在2011—2014年广交会期间的历史AFC客流数据,对提出的方法进行验证.结果表明:该方法能够捕捉大型活动期间的客流特征,并可实现对大型活动期间城市轨道交通客流的预测.     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

基于客流规模的城市轨道交通车站设施设计研究

科学合理地设计城市轨道交通车站,不仅要考虑城轨车站建设的经济性,而且应满足未来城轨车站的客流需求。因此,为准确把握城轨车站的建设规模,该文通过对车站客流进行调查,总结乘客乘车的站内行为,分析城轨客流的时间、空间特征,在论述车站的功能、设施的基础上,提出基于车站客流规模的城市轨道交通车站设施设计方法,对于城轨车站设计具有一定的借鉴意义。     

基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法

根据车站三级客流控制的特点分析了城市轨道交通车站设施设备的类别及乘客聚集程度判断指标,研究了城市轨道交通车站各主要设施设备客流状态级别的划分.然后,基于云模型的合成理论,构建了车站主要设施设备不同客流状态级别对应的模板云模型和实测设施设备客流状态合成指标云模型,通过计算两者之间的相似程度,提出了一种基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法.最后,以一级客流控制触发判别的关键观测点——站台为例,验证所提方法的有效性.结果表明,利用该方法能够准确地判别当前客流状态,有助于管理者根据客流状态及时采取相应的客流控制措施.     

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率,对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划,然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件,建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型,并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算,得到了满足要求且合理的列车时刻表,该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率，对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划，然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件，建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型，并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算，得到了满足要求且合理的列车时刻表，该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

城市轨道交通换乘枢纽站大客流的安全疏散考察

国内对地铁换乘站大客流组织问题已进行了大量的研究,但大多集中于客流组织与地铁行车组织、客流组织与地铁车站布局设计和地铁车站客流组织措施与方法等方面,对地铁换乘枢纽站大客流的安全疏散考察很少,因此对地铁换乘站大客流组织安全疏散的研究是极具现实意义。本文将针对地铁换乘枢纽站大客流的安全疏散进行探讨。     

基于脆弱性理论城市轨道交通的乘客安全研究

解决城市轨道交通运营过程中在大客流扰动下的安全问题.首先,用仿真模拟分析并比较城市轨道交通在大客流扰动下的脆弱性.运用MATLAB仿真模拟,编写程序代码并运行程序得出结果.选北京地铁1号线的车站作为分析与模拟的对象,并设置模拟系统的参数,每个地铁车站进行2次模拟.通过专家座谈、现场问卷调查和实地调研得到大客流扰动下城市轨道交通脆弱性分析的基本数据.通过MATLAB对基础数据进行处理,得到北京城市轨道交通大客流扰动下1号线站点脆弱性指标的得分.对得分进行归一化处理,并将归一化后数据带入突变理论模型中,得到在大客流扰动下城市轨道交通的暴露度、敏感度、适应度和脆弱性值.结果表明,北京城市轨道交通1号线在大客流扰动下,大望路站的脆弱性最高,东单站的脆弱性适中,军事博物馆站的脆弱性较低.     

城市轨道交通线路与站点规划理论研究

交通方式划分与路网分配理论与算法进行研究,是对轨道交通线网规划过程中进行客流预测的理论支撑。本文分析了影响城市轨道交通线网总体规模的因素,建立了各影响因素的多级递阶结构模型和计算城市轨道交通线网总体规模的数学模型。在客流数据资料不完善的前提下,依据城市轨道交通线路定位原则,以沿线站点人口覆盖量最大、线路建设总费用最小为目标,提出了城市轨道交通线网三阶段规划法,该方法避免进行客流预测带来过大人力、物力的花费。建立了基于乘客出行时间最短的最优平均站距模型、车站选取的覆盖量模型与费用效益模型。     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

地铁广州南站七号线开通时客流组织

随着广州地铁线网的不断扩大,日均客流不断攀升,截至目前广州地铁现运营9条线路,在建11条线路,到2025年广州地铁将再新增16条线路,将实现市域范围内60 min内可到达市中心。客流的增加避免不了的会出现大客流车站,为加快乘客出行及换乘时间,减少客流交叉点,避免乘客拥挤带来的不安全因素,该文以地铁广州南站为例,结合客流组织措施,介绍新线开通时如何进行客流控制。     

基于客流规律的地铁车站客流风险分析

地铁车站类型识别和客流风险识别对地铁安全运营管理有着重要的作用。基于深圳地铁AFC(automatic fare collection)系统数据,采用无关值和异常值清理、聚合、均值滤波、标准化、主成分分析等数据清洗步骤,提取不同时段客流比例、不同天数客流比例和换乘客流比例等特征。运用Gauss混合模型(GMM)对工作日和周末客流进行聚类,分析客流出行规律,辨识车站类型及其对应的客流风险时段,提出车站客流风险分析方法,通过大数据分析对车站类型和客流风险进行识别。分析结果对掌握车站大客流风险情况,避免大客流冲击造成的拥挤踩踏等群体性事件的发生,保障乘客安全具有指导意义。     

城市轨道交通车站分布方法的研究

分析了车站分布对客流吸引、乘客出行时间、工程、运营和沿线土地开发、城市轨道交通与其他交通方式衔接以及城市空间结构和城镇体系布局等的影响 ,对上海与东京轨道交通车站分布及运营组织方式进行了比较 ,提出了城市轨道交通车站分布的费用效益分析方法 .在此基础上 ,提出了应尽量避免人为刻意追求按预定大站间距进行车站分布的现象 ,始终贯彻“以人为本、按需设置、技术可行、经济合理”的城市轨道交通车站分布基本理念 ,并提出了结合运营组织方式进行车站分布的新思路 .     

基于灵活编组的轨道交通列车开行方案优化方法

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡特性下的列车开行方案优化问题,从乘客广义出行成本和企业运营成本角度,考虑列车满载率对牵引能耗成本的影响,利用数学规划方法构建基于灵活编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并提出四阶段求解算法.以某城市轨道交通线路为对象进行案例分析,对比传统固定编组列车开行方案,基于灵活编组的列车开行方案使乘客广义出行费用和企业运营成本分别减少了14.6％和11.0％.结果表明:该方法能有效实现既有固定编组条件下,列车开行方案难以达到的乘客出行费用和企业运营成本双赢目标,可为我国城市轨道交通新型运输组织方案的制定提供新方法.     

对城市轨道交通客流特征的分析与预测

城市轨道交通是缓解城市道路交通压力的有效途径，客流预测是城市轨道交通建设与设计的基础环节。本文主要对城市轨道交通客流模型展开探讨，并从其特征、机理上提出预测方法。