广州地铁换乘车站节假日客流组织与管控研究

随着地铁成为市民出行首选交通工具,在节假日期间地铁客流增长更为明显,这对地铁车站客流组织带来巨大压力,特别是大城市的大型交通枢纽,该文以广州地铁广州火车站为例,通过对车站的结构、设备、设施、客流组成、运输能力现状进行分析,对地铁换乘车站节假日期间客流组织的方式、难点进行探讨,并提出相应的客流管理控制措施,确保了客流组织安全顺畅有序,提升了地铁运输企业的服务水平和管理水平。     

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。     

地铁车站客运组织的管理与控制

本文以地铁车站加强客运组织的必要性阐述为主要切入点,概述地铁车站客运组织的要点,分析影响地铁车站客运组织的因素,并从预测地铁车站客流,制定应急措施;加强多级客流控制,避免安全隐患;完善客运配套设施,提高服务水平几方面重点探讨地铁车站客运组织的管理与控制对策,旨在通过本文研究为相关人员提供一定的借鉴参考,进一步提高地铁车站客运组织有效性。     

地铁换乘站客流组织研究

本文介绍了地铁换乘站客流组织特点,对换乘方式以及站台组合形式展开了研究,通过分析影响地铁换采站客流组织的因素,提出了一些有助让乘客用最合理的方式进行换乘、有效缩短乘客换乘时间、促进车站客流组织合理性的措施。     

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。     

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。     

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。     

快慢车行车模式下地铁车站辐射范围研究

地铁车站辐射范围是衡量地铁对站点周边出行者吸引力和地铁交通功能的重要指标.快慢车行车模式下车站服务水平的差异可能导致其吸引力和辐射范围的差异.调研车站客流集散距离分布情况,结合折减系数确定车站辐射范围,分析不同类型车站辐射范围差异,并与全程旅行时间及不同类型车站客流量进行对比,反映快慢车行车模式对车站辐射范围的影响程度,并为改善车站集散交通系统提供理论依据.最后,以上海地铁16号线为例进行实例研究.     

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.     

考虑乘客选择行为的地铁车站承载能力瓶颈识别方法

乘客选择行为引起地铁车站客流量分布动态变化,并导致拥堵的传播,是承载能力瓶颈产生的关键因素之一.通过分析乘客在站服务事件链,构建地铁车站系统中设施设备关联网络.在分析乘客选择行为作用下的关联网络特性的基础上,建立了节点约束下的车站客流分配模型,并引入动态惩罚函数求解该模型,结合求解结果,提出通过节点受影响程度指标来识别能力瓶颈.以上海地铁陆家浜路站为例分析,与StaPass软件的仿真结果进行对比,验证了该方法的可行性和准确性,有助于快速分析不同客流条件下车站客流分布,并确定能力瓶颈.     

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.     

上海地铁车站通行设施选择行为影响因素分析

乘客对自动扶梯、楼梯和厢式电梯等通行设施的选择在很大程度上决定着车站内地铁客流的状况,本文以上海地铁为研究对象,采用问卷调查法和走访法对乘客的出行行为特征进行调查,对获得数据和信息进行整理分析,反映乘客日常出行现状及对通行设施选择的情况,量化各种主观和客观因素对乘客选择行为的影响,总结主要影响因素,为地铁站内客流组织方案的设定和修改提供参考。     

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.     

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。     

地铁环线客流量估算方向分流模型

根据车站售票量统计地铁各种客流指标，是交通管理部门的迫切要求，地铁客流分析可以辅助地铁运营企业制定运营计划、进行地铁改扩建项目的可行性分析等决策行为。针对地铁环线，提出了进行客流分析时用于计算方向不均衡系数的两种模型，并给出了理论证明，我们采用这两种模型进行某大城市地铁的实际客流分析，取得了满意效果。     

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.     

大小交路套跑行车组织模式下的客运组织研究

目前各大城市地铁进入全面网络化运营时代,随着新线的不断开通,客流量与日俱增,有些线路出现客流不均、断面客流差异过大等情况。为解决因断面客流差异过大导致的客流较少区段能力浪费而客流量大的区段服务水平降低现状,各城市陆续实行大小交路套跑行车组织模式。为保障大小交路套跑模式下车站正常运营秩序,营造安全舒适便捷的乘车环境,客运组织工作尤为重要。以天津地铁为例,论述了大小交路套跑下客运组织的重要性及相关工作。     

广州地铁体育西路换乘站大客流组织对策研究

为了研究大客流的组织对策,本文首先对大客流产生的原因进行了分析,并结合广州地铁3号线的客流特点和车站布局,分析了其大客流时存在的问题,从站台、站厅、行车组织和规划方面提出了应对措施。     

老龄化背景下城轨换乘站客流组织仿真分析

针对人口老龄化背景下的城轨换乘站客流组织问题,从影响因素分析出发,量化老年乘客生理特征对乘客行动力影响的外在表现,并运用社会力模型描述换乘站内行人运动。借助AnyLogic仿真软件,以重庆市某换乘站为实验对象构建地铁换乘站仿真模型。通过设计多场景仿真实验,结果发现老年乘客比例对站内客流速度、进站时间、换乘时间都有明显影响,尤其是在站内客流瓶颈处和高差变化处的影响更为明显。最后,对适老背景下城轨车站设计和运营提出针对性建议。