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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于路网客流模态的城市轨道交通网络拥堵演变机理

为描述客流负荷状态及拥堵演变规律,基于客流梯度概念提出了路网客流模态概念及其物理特征描述,包括自由模态、拥堵模态和拥堵消散模态.采用客流场强的计算公式来估算下车客流比例,将车站客流负荷指数和区段客流负荷指数作为点拥堵的关键参数,计算路网客流模态值.提出成网运营条件下的客流交换关键参数,并构建基于元胞自动机模型的客流拥堵动态演变模型,研究路网客流拥堵的动态传播与演变规律,分析路网客流群体行为演化机理.以北京市部分城市轨道交通路网为例,基于客流实际调查数据,通过调整上车客流比例,利用MATLAB软件对不同时刻的路网客流模态值进行仿真计算.结果表明,不同时段内路网客流处于不同模态,从而验证了路网客流模态的物理特征.     

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.     

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。     

城市轨道交通车站客流状态采集范围

随着城市化进程的不断推进,迅猛增加的轨道交通客流对客运组织管理提出了更高的要求。目前,虽然多样化的视频采集设备已广泛应用于地铁客流监测中,但是对视频监测范围缺乏统一的标准规范导致监控设备布设随意性大、客流采集无法满足监测需求,鉴于此,课题开展对轨道交通车站客流状态数据采集范围的研究。首先,阐述了客流状态采集范围的概念和影响因素;其次,分析轨道交通车站不同功能区域的数据采集参数类型,以全面性及精度最优为目标,构建了不同功能区域的采集范围模型,并给出模型中参数权重的计算方法和模型求解方法;最后,以北京西直门地铁站为研究对象进行实例分析,给出其不同功能区客流状态数据的最优采集范围。本研究可为交通流数据的获取提供有效的技术支持和保障。     

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。     

地铁候车厅客流疏散时间的数学模型研究

研究地铁候车厅客流运动的数学模型,使之能够应用于地铁到达客流疏散时间的预测.通过实际测量和参数优化方法,对模型参数进行了成功辨识.根据这一模型计算的客流疏散时间,与上海地铁3个有代表性站点的400多组实际观测数据对比,显示吻合程度很高.应用本模型得到了客流“合理化”以减少疏散时间的定量数据,以及一个预报“大客流爆满”的判断指标.     

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。     

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.     

考虑时间及路径约束的地铁断面客流构成推定方法

为缓解高峰时段地铁局部网络客流拥挤,更有效地对拥挤区段客流实施路径诱导,从而优化控制网络客流分布,首先通过计算不同时间粒度断面满载率,设置筛选阈值识别高峰时段网络能力限制区段;然后建立考虑时间及路径双重约束的地铁网络断面客流构成反推模型和设计迭代算法推定网络中限制区段的断面客流构成,并归类排序.以上海地铁网络限制区段曹杨路-隆德路为研究对象,推定得到早高峰8:30~9:00时段该区段的断面客流构成,验证了模型及算法的可行性.     

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.     

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。