基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.     

京沪线客流和旅客快车开行方案的分析

客流是研究京沪高速客运专线运输组织模式的基础，在已有的研究报告中，一般都认为京沪线的跨线客流约占２／３，而本线客流占１／３左右。本文通过对京沪线实绩客流和现行旅客快车开行方案结构的深入分析，提出了＂跨线客流与本线客流各占５０％左右，而跨线旅客快车开行对数约占２／３，本线旅客快车开行对数占１／３左右＂的结论，它对研究京沪高速客运专线运输组织问题有重要参考价值。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

基于混合模式客流分配的城市轨道交通线路设计模型

根据出行者的出行方式特征构建了描述出行者实际行为的混合模式出行网络,并设计了基于混合模式客流分配的城市轨道线路设计模型,并给出了相应的算法.     

休闲旅客出行选择行为潜类别分析

鉴于以往研究中对于异质性特点考虑的不足,引入潜类别分析理论对中国客运市场中休闲旅客的出行选择行为进行研究.设计了旅客出行选择的潜类别模型并给出了相应的拟合方法,在此基础上,组织开展了针对休闲旅客的大规模SP调查并对调查数据进行分析.通过MNL模型和MMNL模型的拟合验证了休闲客运市场中旅客出行选择行为异质性的存在,进而,通过潜类别模型的拟合将休闲客运市场进一步划分为3个细分市场,并从模型的标定结果出发,进一步明确了各个细分市场的偏好特点与组成特点.     

基于旅客心理需求的高速铁路列车服务质量提升策略分析

列车服务质量是高速铁路乘务工作的一项重要指标,起着提高铁路形象,增强铁路客运产品竞争力的作用。因此,该文通过对旅客心理需求的影响分析,给出列车乘务人员确定旅客心理需求的方法,并结合旅客心理提出提升高速铁路列车服务质量的若干策略。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集，再根据有效路径的广义费用，由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率，进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型。其中，任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则，通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取。该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理，又反映了出行线路多样性的实际情况，而且算法简单、有效。初步实践证明，具有较强的实用性。     

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。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究靠

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型.其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取.该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效.初步实践证明,具有较强的实用性.     

考虑路径尺度的城市轨道交通客流分配

城市轨道交通客流分配是进行轨道交通线网规划、评估和运营管理的关键技术之一。考虑有效路径之间重叠对路径选择概率的影响,在效用函数中加入路径尺度调整效用值,提出基于路径尺度的Logit客流分配方法。以北京地铁线网为例,构建乘客出行广义费用函数,搜索有效路径,清洗自动售检票系统(automatic fare collection, AFC)刷卡数据,通过MATLAB软件进行客流分配计算。结果表明:与既有模型相比,路径尺度Logit模型路径选择概率误差降低了24.32%,提高了客流分配精度。提出的路径尺度Logit模型具有较好的适用性、有效性,对于提升城市轨道交通线网科学规划水平、降低运营安全风险具有重要意义。     

基于乘客个体属性的地铁客流分配算法及实证研究

针对城市地铁网络,考虑了不同类型乘客在路径选择中对换乘费用的不同敏感程度,提出了基于乘客类别的广义路径费用模型,根据logit随机配流构造了考虑乘客分类的城市地铁网络客流分配模型,并提出了相应的计算方法.采用北京地铁网络为实证研究对象,根据SP调查数据,将乘客进行类别划分并对不同类型乘客进行了相应的参数估计,基于地铁实际数据分别采用不同配流方法进行了验算,并与实测数据进行了对比分析.结果表明,相对于不考虑乘客类型的地铁客流分配方法,基于乘客属性的地铁客流分配算法的计算结果更接近实际.     

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。     

基于客流转移的轨道交通换乘站客流分析

换乘站客流研究是城市轨道交通重要的研究方向,本文针对轨道交通换乘站客流分析预测存在的不足,提出了一种基于客流转移的换乘站客流分析方法。文章主要对比轨道交通信息运营前后两个阶段,获得换乘站准确的客流变化情况,为下一步进行客流预测建模提供坚实的理论与数据支撑。     

考虑旅客等待时间的城际列车开行方案优化

为减少旅客的等待时间,提高旅客出行效益,在保证席位利用率条件下,提出了一种多时隙城际列车开行方案的优化模型.把旅客到达车站过程视为泊松过程,旅客在各车站候车视为M/M/1排队问题.引入Lyapunov漂移表示旅客队列变化情况,以旅客平均累计等待时间和列车开行成本最小化为目标建立优化模型.通过Lyapunov漂移加罚将目标转化成开行成本与旅客排队长度的协同优化,设置Lyapunov漂移惩罚权重的系数值寻求开行方案中旅客排队长度和开行成本之间的平衡,最终通过Little定理求解旅客排队等待时间.以成遂渝高铁为例,采用改进的和声搜索算法,求解得到优化后的开行方案.结果表明：优化后的列车开行方案能有效减少各OD对旅客排队长度,各时隙旅客排队长度比较均衡,平均等待时间减少28.3%,运输网络保持稳定.     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流,提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数,以高速铁路开行方案为研究对象,以旅客出行需求等作为约束条件,将列车开行方案与OD客流量结合起来,同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性,建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型,并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验,结果表明,优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求,而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费,并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降,停站方案更加均衡.     

考虑旅客旅行时间的高速铁路票额分配

针对列车间相互替代性、差异性及旅客选择行为对票额分配的影响,利用旅客疲劳恢复时间对列车舒适度进行定量化研究,在考虑列车运行时间、舒适度、停站方式差异性的基础上,以铁路部门和旅客的系统效益最大化为目标,构建考虑旅客旅行时间的高速铁路多列车票额分配随机非线性整数规划模型,并设计模拟退火求解算法.以京沪高铁列车为对象进行实例分析,并与只考虑铁路收益下的票额分配方案对比,结果表明:考虑旅客旅行时间的票额分配方案能在保证铁路收益提升约2.3%的前提下,使得旅客旅行时间和旅行成本均降低约3.6%,铁路部门和旅客的系统效益提高约7.1%,并且能够更好地满足长途旅客的出行需求.所构建模型能够为高速铁路多列车的票额分配提供优化方法.     

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.