地铁车站大客流组织模式研究

本文介绍了地铁车站大客流的分类,分析了影响地铁车站大客流组织的因素,结合深圳地铁1号线客流组织实例,简析了车站在应对大客流时采取的组织措施。     

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。     

地铁换乘站大客流组织演练的研究——以广州地铁昌岗站为例

地铁车站尤其是换乘站常常面临着大客流现象,这对地铁的正常运营秩序及运营效率造成很大的影响。笔者以广州地铁2、8号线换乘站昌岗站的大客流组织演练为例,对地铁换乘站大客流组织进行探讨,总结出了一般的大客流组织演练方案和客流组织方法,并提出一些建议措施。     

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。     

基于城轨交通车站特殊客流运输工作组织措施的研究

近年来,城市轨道交通得到了国家大力支持和大量乘客的认可,客流量迅速增多。目前,城市轨道交通特殊客流主要分为节假日大客流、大型活动大客流及恶劣天气大客流几种类型。从城轨运营专业角度来讲应采用对大客流可采用站台出入口、闸机出入口、车站出入口三级人流控制的方法,并且适当改变日常票务组织方法,启用应急预案来进行乘客运输组织工作。     

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。     

浅谈地铁车站大客流应对措施探讨

本文对地铁车站客流组织影响的因素进行分析,期述了客流激增对地铁运营、设备设施、乘车安全等带来的影响和压力.针对深圳地铁车站的客流组织方法,简析了地铁车站应对大客流时应采取的组织措施.     

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.     

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.     

一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

浅谈大客流情况下铁路车站旅客乘降安全的问题

现今,铁路车站如何组织旅客安全、有序、便捷地乘降是铁路倡导安全的重大问题。该文主要从人的角度、设备的角度、环境的角度以及管理的角度来分析在铁路车站集聚大客流的情况下,可能存在的乘降安全问题,并在最后针对性地提出铁路车站在出现大客流情况下,如何保障旅客乘降安全这一问题的应对措施。为铁路现场安全管理提供了一定参考。     

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.     

可预见大客流下的跳停轨交列车时刻表优化

在某些特定情况下,轨道交通系统内会出现可预见性大客流,对列车正常运营产生冲击,此时需要及时对列车时刻表进行调整,必要时可要求部分列车在一些站点选择跳过停止,以为大客流站点提供更充足的运能.基于此,在单条轨道交通线路上,提出了一种可跳停的轨道交通列车时刻表优化模型,以容量、链接、安全前进和可行域等作为主体约束,优化乘客总...     

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。     

广交会期间地铁运营组织优化的分析与研究

随着“广交会”规模和展馆的不断扩大，参展国家和人员不断增加，客流分布也随之朝着更为集中的方向发展，带给广州地铁的客运压力也进一步加大。因此，针对“广交会”期间大客流组织的研究，有利于提高境外乘客的满意度，提升广州地铁的品牌价值，并有助于广州市国际形象的提高。     

韧性交通枢纽中突发大客流疏散优化研究

提升交通枢纽的韧性以应对突发大客流给交通运输系统带来的压力至关重要。基于交通枢纽的内部设施布局，将客流在其内的疏散备选路径抽象为由节点和路段构成的网络图。从改变客流疏散路径角度出发，当发生突发大客流时，考虑开启平时不开放的应急通道用于疏散客流。在已知各起讫点之间的客流量以及客流疏散备选路径的条件下，以最小化客流疏散时间与开启应急通道的广义成本为优化目标，建立客流疏散优化模型，并设计混沌蚁群算法对模型进行求解，得到客流疏散的优化方案。最后以北京南站为案例验证模型与算法，结果显示，在发生突发大客流时，开启合适位置和数量的应急通道可以有效缩短客流疏散时间。该研究从交通枢纽内部的规划布局与客流疏散优化角度，为城市交通枢纽的韧性提升提供了理论支撑。     

浅析国内外主要城市地铁安检形式

十余年来,我国地铁快速发展,北京、上海、广州、深圳等城市相继迈入地铁网络化运营时代,各地均已实施安检措施.本文梳理了国外、国内主要城市的地铁安检形式和内容,通过对比,分析了国内外国情差异带来安检形式的不同,提出了要探究符合大客流特点的地铁安检新模式,借鉴国外地铁警员和巡逻警犬方式,提高见警率等,创新国内地铁安检模式.     

上海世博会主入口广场客流集散仿真研究

以上海世博园区上南路入口广场为例,应用自主研发的客流分布仿真系统对3万m2区域、2万余客流同时在线的大面积、大客流的游客入场过程进行了实景微观仿真.针对游客入场时的随机到达与多级有控排队、多种形式不规则排队、游客排队的静止态与入场行走的运动态相结合等特点,建立了由行为流程管理层和行走过程控制层构成的智能动态寻优的行人运动过程仿真模型.基于仿真评价系统对入口广场设施和排队服务水平的评估,结合排队心理学的研究规律,提出了游客多级排队组织方式及排队引导设施布置的建议,并给出了入口广场安全容量和合理的安检时间控制指标.     

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。     

面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.