地铁车站客流疏导优化

为解决日常轨道交通站点拥堵问题,提高地铁车站客运效率,利用AnyLogic仿真软件对地铁站进行模拟仿真,得到地铁站行人密度图,分析地铁站拥堵瓶颈点,从行人流线和站内设施设备布局两个角度提出针对性优化措施。结果表明：地铁站站厅层安检区和站台层扶梯组通常为地铁站拥堵瓶颈区,改善安检区域与扶梯出口区域的拥堵是提升地铁站客运效率的关键。在安检口增设独立安检系统,适时安排工作人员引导拥堵区人流是既经济又高效的措施。采取措施后,拥堵区行人密度有所下降,验证了优化措施的有效性。该方法可为地铁站客流组织管理提供参考。     

基于圈层人口变量的城市轨道交通车站客流预测

考虑城市轨道交通车站客流(指进出站客流)吸引范围内不同距离的人口对车站客流贡献率不同的情况,将人口按照距离车站的远近分为不同圈层,以不同圈层人口作为变量进行车站客流预测.通过偏相关分析验证圈层人口作为变量的合理性,同时获得影响车站客流的其他显著因素.针对线性多元回归预测模型的不合理性,建立了可反映车站客流与自变量高度非线性关系的BP(back propagation)神经网络预测模型.案例研究表明:基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型在减小误差方面明显优于其他模型,且具有很好的实时性.在上述模型的基础上,构建了已知任意车站背景变量,车站圈层人口对客流的贡献率模型.该模型验证的结果进一步说明基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型能够很好地反映圈层人口与其他影响车站客流的显著影响因素同车站客流之间的关系.     

不同类型的城市轨道交通车站客流时空分布特征

为明晰轨道交通车站功能类型，防范大客流风险和精细化城市管理，探究不同类型车站客流的时空分布特征，采用高斯混合模型(GMM)建立轨道交通车站类型识别方法，运用期望最大化(EM)算法进行求解，选择南京市轨道交通系统进行验证；从进出站时间分布和出行时间分布2个维度，探讨不同类型车站的客流时间分布规律；从车站间的客流起讫点(OD)分布，分析不同类型车站的客流空间分布规律。研究结果表明：南京市128个轨道交通车站可以划分为居住导向型、就业导向型、职住错位型、错位偏居住型、错位偏就业型和枢纽综合型6类；不同类型车站的客流进出站时间分布差异显著，居住导向型和就业导向型车站呈现出典型的单峰形态，进出站客流比介于[0.23,5.59],具有明显的“早进晚出”或“早出晚进”客流高峰；职住错位型车站呈现出典型的双峰形态，进出站客流比分别为1.19和1.07,早晚高峰时段的进出客流较为均衡；错位偏居住型和错位偏就业型车站也呈现出双峰形态，但2个峰值大小不同；枢纽综合型车站没有显著的进出站客流早晚高峰，客流波动没有明显的规律性；不同类型车站的进出站早晚高峰时段不一致，其中早高峰时段出站时间的高峰比进站时间晚15...     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。     

基于客流时间序列的城市轨道交通车站分类

针对不同类型的车站在城市中的区域特征、交通功能、用地功能等方面差异,进行科学合理的车站分类,了解城市功能分区、解读居民出行特征、理解城市格局和演化以及评价轨道交通基础设施建设情况.采用主成分分析(PCA)方法对轨道交通进出站客流进行特征提取,采用Hopkins统计量分析聚类趋势并探讨聚类数量确定方法,采用CH系数、轮廓...     

土地利用混合度对轨道交通车站客流的影响

针对土地利用混合程度如何影响轨道交通车站客流的问题,建立非线性回归方法对其进行量化研究.采用递远递减权重和相邻车站重叠区域人口分配权重来计算加权人口,并以车站客流/加权人口作为因变量,从而分析由土地利用混合程度引起的车站客流变化.构建最小二乘支持向量机模型来分析土地利用混合程度、岗位居住人口比以及车站客流间相互关系.最后,以日本东京都109个车站的实际数据进行案例分析,案例结果表明土地利用混合程度对车站客流影响较弱,而岗位居住人口比与车站出站客流呈现显著正相关.因此,客流预测过程中应以岗位居住人口比代替土地利用混合程度作为关键因素.     

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.     

用面向对象方法建模实现后勤保障仿真

目的研究呆视化应急决策支持问题,方法用面向对象模型技术和语言建立后勤保障模型,并采用变步长时间推进机制和可视化,动画技术,实现最短中径条件下对多用户后勤保障仿真。结果 将决定方案的执行过程,统计结果以直观形象方式展现出来。结论揭示了系统的预期行为和方案执行的可信度。     

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.     

Petri网图形建模仿真系统的研究与开发

将面向对象思想引入Petri网建模、仿真系统的研究和开发,设计了基于图形界面的普通Petri网建模仿真工具软件,构造了相关的普通Petri网核心类,给出了普通Petri网点火机制的计算机实现方法,通过可视化开发工具Delphi实现了该建模仿真工具,通过该工具,可以以人机交互的方式建立、编辑、分析、仿真普通Petri网模型     

城轨站行人流线网络构建及走行时间计算

从行人流线角度出发,结合拓扑学原理,提出3种基本元素来抽象行人设施及生成设施内、外走行路径,并引入具有面积属性的实结点子模型,解决流线交织区域的疏散问题,进而构建完整的站内路网.通过现场观测给出2支流线交织区域的面积计算和拥挤度判断方法,并结合宏观交通软件VISUM,计算得到路径的通过流量、走行时间等指标,最后与微观仿真软件比较,说明本文方法操作的便捷性及应用于设计阶段的优越性.     

基于Petri网的城市轨道交通系统运营可靠性模型

提出了一种可用于城市轨道交通系统（UMT）可靠性分析的Petri网模型（hierarchical object—oriented petri net，HOPN）．该模型将UMT分为多个对象类，各对象类的Petri网采用库所替换方法逐层嵌套细化，拼装后组成UMT可靠性分析模型．     

城市轨道交通系统混合滤波器的设计及仿真

城市轨道交通牵引供电系统通过整流机组把交流电流转变成相对稳定的直流电流,供给电动车和车载设备用电,所产生的谐波给电力系统的安全经济运行造成危害.针对城市轨道交通系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波检测分离进行仿真,并选择合适的参数,使系统达到最优结果.通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合对谐波抑制进行仿真,结果表明该方法可使谐波含量大大降低,达到改善功率因数,优化电网电能质量的目的.     

车站周围建筑分布对居民出行时间的影响

对轨道交通车站周围的建筑分布形态进行分类；建立数学模型，计算各类建筑分布对车站居民出行集散时间；通过比较分析，论证了车站周围各类建筑形态分布存在着巨大的社会效益差异．在调查上海轨道交通车站周围建筑分布形态实际情况的基础上，指出了目前我国轨道交通车站周围的建筑形态分布存在不合理的状况．建议我国大城市有关部门对车站周围建筑形态规划与建设加以重视，并提出了较优的建筑形态分布模式．     

城市轨道交通对沿线住宅项目价格的影响

以北京轻轨13号线及沿线的住宅项目为例,计算轨道交通线路对周边住宅项目价格影响的范围和程度,探讨城市轨道交通对沿线房地产项目带来的经济效益.研究表明:轨道交通发展对沿线0.3～1 km内的住宅价格有明显的空间分布规律和辐射效应,其中站点300 m半径以内区域效应显著.建议在距城市轨道300 m的范围内实施较高强度的房地产开发,并建立城市轨道交通效益分享机制,以维护社会公平;同时,完善与轨道交通建设相关的法律法规体系,保障轨道交通建设与城市环境建设的和谐发展.     

轨道交通建设中的土地溢价回收模式

对基于车站及周边土地联合开发的主流溢价回收模式、联合开发的溢价回收案例及其要点进行了深入分析.结果表明,与基于土地税的模式相比,基于联合开发的溢价回收模式的实施效果较好、可操作性较强.通过联合开发而实现溢价回收的2项策略为：预先控制土地开发权以及有效吸引和管理地铁客流.
     

面向agent技术在城轨交通自动监控数字仿真中的应用

针对国产化轨道交通列车自动监控(ATS)系统建模、仿真方法存在的问题,研究采用agent技术进行轨道交通ATS系统全数字仿真的思路和实现方法.设计了基于多Agent的系统体系结构和语义描述,建立了6类agent的结构模型,并制定了它们的功能属性和控制流程.采用时间步长法的进程推进机制和活动扫描法的仿真策略,在VC 6.0开发环境下,实现了ATS系统可视化仿真.该方法降低了系统设计的复杂度.系统具有可重用性和可扩展性.     

上海市轨道交通客流量的公交导向开发影响因素分析

采用了上海市域范围内轨道交通站点层面的数据,运用多元回归方法,检验并确定了影响上海市轨道交通客流量的重要的公交导向开发(TOD)因素.结果表明站点影响区域内的公交车服务次数、公交车平均发车间隔、步行至最近公交站点的时间、轨道交通站点的出入口数量以及站点周围是否有停车场等五个变量对轨道交通的客流量具有显著影响.尤其是,公交车服务次数和平均发车间隔这一对看似矛盾的因素恰好表明了接驳型公交服务的增加对轨道交通客流提高的重要性.此外,提出了具体的政策建议,以期用来指导城市和交通开发的实践活动.     

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 .     

网络化运营的城市轨道交通枢纽站衔接调度研究

针对目前城市轨道交通初步网络化运营换乘时间费用较长的问题,从换乘等待时间费用最小角度出发,对城市轨道交通各线路在客流低、中及高峰时期发车时间进行优化,建立城市轨道交通枢纽站衔接调度优化模型,并设计遗传算法对该模型进行求解,通过多次仿真运算,结果分析表明该模型及算法的有效性和实用性.