上海市域快速轨道交通的线路运行模式

调查分析了国外市域快速轨道交通的线路运行模式,探讨了影响上海市域快速轨道交通线(R线)运行模式选择的主要因素,指出线路运行模式选择的主要依据是客流特点和功能定位,建立了上海R线运行模式选择的评价指标体系,并以上海R3线为研究案例.结果表明,上海R3线宜分段运行.     

城市轨道交通客运量影响因素与成长规律

针对目前城市轨道交通客流预测精度较低的状况,分析了轨道交通客流的影响因素和成长规律,为中国大城市轨道交通客流预测结果的合理性判断提供依据.分析了轨道交通沿线用地、交通衔接、轨道交通服务水平以及票价政策变化对客流的影响机理和影响程度,并对国内外一些典型线路和全网的客流增长趋势进行统计分析.结果表明:单条轨道交通线路的客流在初期有个缓慢的发育过程,增长较缓慢,其中第1条轨道交通线的客流培育期将更长,在经历发育期之后,客运量会加速增长;轨道交通网络化效应明显,相交的新线路投入运营,会使原有线路客流迅速增长,并且使得新线路的客流起点比较高;全网客运量呈稳定增长趋势,客运强度则会出现短暂性的波动.     

城市轨道交通线路客流分布的实时预测方法

为准确计算轨道交通线路客流实时分布的各项参数,首先提出了各时段进站乘客的起讫点(OD)分布预测方法,然后在分析了站台与列车之间客流交换规律的基础上提出了站台—列车客流交互模型.最后,提出了轨道交通线路客流分布的实时算法,并通过实例验证了该算法的实用性.     

基于合肥地铁1号线运营初期交路方案比选研究

随着合肥轨道交通1号线试运营期限的临近,根据其线路特点、沿线客流预测及客流特征分析结果,对其运营初期列车交路方案及列车的周转时间进行研究,为1号线运营初期运输组织方案的制定提供科学的理论依据。     

城市群区域客流出行特征与服务需求分析

通过对城市群区域交通需求特征、出行客流特点及其对区域轨道交通开行方案影响的分析,指出区域轨道交通开行方案应根据客流出行的时段特点调整始发终到时刻和间隔、增减列车对数,根据出行客流的区段密度特点调整列车的停站次数和交错停站方式;同时,加强与城市轨道交通和主要公交线路的运营协调,采取灵活的售检票措施,尽可能减少旅客的辅助旅行时间,缩短旅客的出行时间,以便提高区域轨道交通的吸引力和运营商的经济效益。     

现代有轨电车适宜客流负荷强度研究

客流强度是表征轨道交通线路所承担交通负荷的重要指标,是确定轨道交通线网功能、交通制式、建设时机和运营组织的关键因素。在对现代有轨电车技术特点分析的基础上,通过分析运输能力、发车间隔、服务水平、客流变化规律及旅客出行距离与时间目标等因素,按照运营初期和远期两个阶段,采用"服务水平极限法"探讨了现代有轨电车合理的客流负荷强度范围,为城市公共交通规划与研究提供决策支撑。     

城市轨道交通客运量影响因素与预测精度研究

城市规模不断扩大,我国城市轨道交通趋于高速发展,客流量是城市轨道交通建设规模的重要考量因素.为探究轨道交通客运量影响因素,以北京市为例,通过分析轨道交通客流的影响因素,探讨各影响因素与客流相关性;结合轨道交通发展规模,运用Matlab软件对客流量进行灰色预测,影响因子灰色关联度排序为:运营车辆数>运营线路数>运营公里数>常住人口数,为城市轨道交通客流合理预测提供思路与方法.     

高架轨道交通引起环境振动的实测与数值模拟

从现场实测和数值模拟 2个方面分析研究上海高架轨道交通明珠线引起的环境振动实况、发生机理及振动传播规律 .根据实测资料提出了预测明珠线引起环境振动振级的统计回归公式 .建立了车 -桥子结构和框架 -地基基础子结构 2个体系的分析模型及计算方法 .计算了典型区段在列车通过时引起的沿线环境振动 .数值模拟分析结果表明 ,用提出的分析模型和计算方法算得的环境振动振级与统计回归公式符合较好 .     

基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析;基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式,并分析导致客流模式变化的影响因素;通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型,构建城市轨道交通客流组合预测模型;结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据,对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明:同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值,组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。     

基于数据仓库的城市轨道交通客流分析

针对城市轨道交通客流数据量大、数据结构复杂、数据具有突发性强等特点,设计了专门用于城市轨道交通客流分析的数据仓库系统.详述了该系统的体系结构、关键指标;进行了联机分析处理,给出了NML客流预测模型,采用了Logit模型对收入进行了预测分析.该项目已应用于深圳地铁交通运营企业中,为优化轨道交通企业的运营组织提供决策支持.     

城市轨道交通网络突发事件影响客流量的计算

城市轨道交通网络发生突发事件而造成临时性中断后,因列车运行延误具有传递性和扩散性,此时各相关车站会形成延误客流、绕行客流及损失客流.引入图论的方法建立城市轨道交通网络局部中断评价模型;再结合轨道网络单位时段内各站点间的起讫点出行分布历史或预测矩阵,得到了在各个受影响站点的各种受影响客流的评价模型.根据这些模型可以得到网络节点破坏后各相关站点随着时间的推移而不断变化的受影响客流量、绕行客流量、拥堵客流量、延误客流量、损失客流量、损失时间等参数.通过对上海轨道交通的局部网络的分析计算,证明了该应急处置参考模型的有效性.     

摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制

考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响，并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内，采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究，建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型；提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统，解决这类非线性系统的控制问题，即应用神经网络进行辨识及预测控制．研究表明，从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的，为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向．     

基于时空特征的城市轨道交通客流量预测方法

随着城市轨道交通网络运营里程的不断增长及网络承载客流量的不断提高,特定站点客流量极易发生急剧变化,这种变化引起整个网络客流量的不均匀分布,从而增加运营调度的难度和运营事故的发生概率.本文以城市轨道交通实际运营中采集的大量客流数据为基础,从时间和空间两个维度分析城市轨道交通客流分布的特点,并进一步提出基于贝叶斯网络的客流量预测方法,实现对特定站点的客流量预测.本实验完全基于实际数据,结果表明:预测客流量平均绝对百分比误差基本在0.1以下,预测准确程度较高.     

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。     

轨道交通换乘站换乘设施服务水平评价指标与标准研究

城市轨道交通换乘站作为轨道线网节点,其服务质量直接影响轨道交通线网整体服务水平以及运营效率。选取合理评价指标评价轨道交通换乘站换乘设施的服务水平,有利于提高轨道交通换乘站通行能力以及运营管理水平。在介绍轨道交通换乘站内部换乘设施及分析换乘设施服务水平影响因素的基础上,建立换乘设施服务水平评价指标体系;以苏州地铁广济南路站客流数据为基础,制定各换乘设施服务水平分级标准;考虑换乘客流方向不均衡性,运用加权法建立换乘设施整体服务水平评价模型,得出早高峰时段广济南路换乘站换乘设施整体服务水平为C级。     

基于耦合映像格子模型的城市轨道交通网络可靠性研究

为进一步提高轨道交通网络化背景下的系统可靠性,预防系统潜在客流风险,从复杂网络视角,分析了轨道交通网络可靠性及其加权客流网络可靠性。为衡量客流权重对网络可靠性的影响,构建了客流加权可靠性评价指标。利用上海公共交通卡数据,得到网络节点真实客流权重,以实际客流权重为参数,衡量客流加权网络可靠性。基于耦合映像格子（CML）模型,构建上海轨道交通网络动力学模型,模拟不同情境下网络节点引发的网络级联失效动力学过程,并衡量级联失效过程中的网络客流加权可靠性变化情况。结果表明：地铁网络客流加权性质在毁损初始阶段,下降较小;网络毁损规模超过50%,客流加权网络可靠性趋近于0。因此,在网络毁损初始阶段采取措施能有效防止故障在网络扩散。     

基于GIS的公交乘客出行路径选择模型

公交乘客出行路径选择模型是公交乘客信息系统的关键技术。本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合地理信息系统（GIS）的特点,提出了以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的基本GIS的公交乘客出行路径选择模型。为提高路径搜索效率,模型中提出了GIS方向估价函数的概念。在南京市实际公交网络上的试算结果表明该模型实用、高效。     

融合长短期记忆网络和图卷积网络的轨道交通短时客流起讫点预测

轨道交通客流起讫点(origin-destination,OD)矩阵存在时间相关性和空间相关性。根据客流OD的时空特征,提出长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和图卷积网络(graph convolutional networks,GCN)的短时组合预测方法。预测方法主要利用LSTM网络来获取客流的时间相关性,利用GCN来获取客流的空间相关性,基于出站口建立客流OD矩阵,对整个路网的客流OD进行训练预测。实验表明:融合LSTM神经网络和GCN神经网络的短时预测模型能有效预测轨道交通客流OD。相较于单独的LSTM神经网络,组合模型在预测误差方面有所改善,更适用于短时客流OD的预测。     

城市轨道交通换乘站点失效下网络脆弱性分析

城市轨道交通换乘站点失效会导致网络性能下降,使得系统表现出较高的脆弱性,换乘站点失效下网络脆弱性分析对于保障系统运营安全具有重要意义.考虑城市轨道交通网络和外部公共交通网络的耦合关系,分析换乘站点失效后的乘客广义出行费用,对乘客出行选择行为进行建模;从运营服务网络性能下降的视角,提出了网络脆弱性定量评估指标;对路网拓扑...     

城市轨道交通线网的优化设计

随着经济的高速发展,城市人口也日益增多,城市原有的交通条件无法满足现有的城市客运需求,发展轨道交通势在必行。但是,由于轨道交通投资巨大、工期较长,所以轨道交通线网的优化成了关键。文章分析了发展轨道交通的必要性,指出进行轨道交通线网优化的重要性,并给出了具体的优化方法,为正在迅猛发展的城市轨道交通提供理论依据。