城市轨道交通车站客流控制决策模型

基于车站空间分区的实时客流数据构建了城市轨道交通车站客流控制决策模型,保证车站客流组织的安全并实现车站资源的合理利用。该模型通过监测轨道交通车站空间分区的实时断面客流流量和流向,以空间分区间控制节点的通过能力与客流需求相匹配和资源节约为目标建立多目标整数规划模型。通过模型求解得到实时量化的客流控制策略,即车站客流控制设备的最佳开启数量或状态。考虑实时决策与控制措施施行的时间差异,提出通过控制策略的时间序列来判断控制措施的实施时机的方法。最后以深圳某地铁站进行实例分析。研究表明:该模型能在不同客流情况下为车站制定出客流控制策略,验证了决策模型的有效性。     

考虑拥堵传播的轨道交通车站站台承载人数研究

掌握拥堵传播条件下的轨道交通车站承载人数变化规律,是提高城市轨道交通系统安全保障能力的基础。从人、站、车多子系统角度出发,结合客流、站台及列车多属性特征,建立基于系统动力学的城市轨道交通车站承载人数计算模型。设计多组别灵敏度仿真分析实验,从多角度分析站台承载人数影响因素。结果表明,拥堵传播与正常条件下车站承载人数变化情况具有较大差别,列车发车间隔、乘客进站速率和去向比例对车站人数变化情况影响较大,列车到站间隔影响相对有限。研究结果可以为特定客流特征车站制定客流组织策略提供科学依据。     

铁路客运站最高聚集人数模拟计算研究

旅客最高聚集人数是研究铁路客运站站舍能力与规模的核心。分析了传统的铁路客运站最高聚集人数计算方法的优点和不足，建立了铁路客运站最高聚集人数的模拟模型，实现了相应的模拟系统。最后以某车站为算例进行了仿真计算。模拟模型包含客流模拟模型和计算模拟模型两个子模型。客流模拟模型以对数正态分布为基础，根据列车旅客发送量来模拟旅客到达车站的时间分布。计算模拟模型用来模拟旅客的聚集过程，从而找到车站最高聚集人数和该值的出现时间。研究结果表明，系统是对实际情况模拟，它的应用能够提高效率，避免大量调查工作，节省支出。     

基于复杂网络的城市轨道交通网络中心性研究

城市轨道交通车站在网络中承担着乘客集散和连通区间的重要作用,如何有效评估其在客流网络中的影响力是研究网络结构优化和降低运营风险的重点。基于复杂网络理论,以车站为研究对象,通过建立网络客流分配模型,结合轨道交通智能卡数据提出城市轨道交通网络车站客流的集聚程度指标和3个客流中心性指标。将研究方法应用于北京市地铁网络,识别出了北京地铁的重点车站并且系统性分析了北京地铁早高峰客流现状,为地铁网络运营提出意见。     

城市轨道交通车站客流仿真中的事件驱动模型

利用多智能体(Multi-agent)仿真技术对轨道交通车站设计方案、客流组织方案进行评估是一种科学有效的方法.在对"客流事件"、"服务流程"及"乘客流"进行定义的基础上,利用三种"元事件"以组合的方式构建了七种"客流事件",从而实现了一种能够描述客流在车站内的复杂行为的统一模型.大量仿真实验表明,此模型不但能够显著降低建立仿真项目的工作量,并且更加真实地反映了乘客在车站内的行为习惯.此外,模型还具有良好的可扩展性,易推广到其它场景,如大型体育比赛(奥运会、世界杯)、大型展览会(世博会)等条件下的观众疏散、交通组织等领域.     

基于乘客流量概率分布的轨道车站合理间距优化模型

车站间距规划是城市轨道交通规划和设计的重要内容。在已有优化方法局限性分析的基础上，建立了以轨道线路系统总成本最少化为优化目标，并考虑乘客流量和乘行距离随车站间距概率分布的合理间距优化模型，提出了模型的算法，得到了各影响因素常见组合情况下的车站合理间距，分析了各因素变化对合理间距的影响，为实际工作中车站间距的合理确定提供了理论支持。     

机场航站楼客流计算机仿真研究

航站楼的客流特性对航站楼的规划设计与运营管理等起着重要的决定作用。本文通过对航站楼的客流特性分析。应用面向对象方法，建立了航站楼客流仿真系统的对象模型。动态模型以及功能模型。利用VisualC 6.0等开发实现了航站楼客流仿真系统，初步应用表明，研究了切实可行的。     

高速铁路车站作业过程的TCPN仿真通用模型

高速铁路车站作业系统仿真是进行车站作业过程的进路排列与到发线运用等问题研究的有效方法,并可对车站各项设备使用状况进行详细分析.已有的仿真手段存在建模过程复杂、可重用性不足等问题.针对铁路客运站作业系统仿真问题提出了基于赋对有色Petri 网的与车站站型布置不直接相关的高铁车站作业过程通用性模型,用于各种站型布置的高铁车站作业过程的仿真及优化,可以适用于有不同作业类型的高铁车站仿真,该模型具有计算效率高、通用性强、优化方法灵活等特点.     

大型活动下配合城轨交通客流集散的公交调度

基于城市客运交通一体化背景下的大型活动客流集散需求特征,研究了公共汽车交通配合轨道交通客流集散的调度决策问题,分别针对本线运行模式及跨线运行模式建立了独立调度模型和集中调度模型并设计算法.最后结合2010上海世博客运交通组织给出优化算例. 案例计算结果表明,模型具有较强的实用性,能一定程度降低公交企业运营成本、提高“轨道－公交”多模式公共交通系统的运输效率.     

蒲黄榆路燃气管线穿越地铁车站施工仿真研究

根据北京市蒲黄榆路天然气管线与地铁5号线刘家窑车站的位置关系及相关特征,建立了天然气管线、地铁车站及周围土体三者相互作用的一体化三维模型.通过对施工过程的仿真模拟计算,得到了不同施工阶段对车站通风道结构、车站出入口结构、车站主体结构及车站轨道区结构的影响.根据仿真结果确定第三方监测的测点布置及施工过程中的控制值,并通过监测数据验证仿真结果的正确性.     

城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.     

城市轨道交通枢纽适应性仿真系统实现策略

首先在5个仿真子系统的划分基础上,建立设施布局图、设施数据设置、仿真数据设置、仿真过程演示、仿真结果分析5个功能模块。其次提出了离散和连续仿真相结合、微观和宏观仿真相结合、基于启发式算法的仿真优化策略、虚拟环境动画演示和多线程控制策略等仿真实现方法。接着提出了基于UML的类模型、状态模型、交互模型的面向对象建模方法。然后从设施布局、设施规模、客流规模、进出站列车四个角度分析了设施适应性的对比评价研究策略。最后应用提出的基于遗传算法的仿真优化策略,实现了售检票区域子系统内进出站闸机的仿真优化配置算法的验证与分析,为仿真系统的应用开发奠定了理论和技术基础。     

基于车站仿真和LSTM的轨道交通换乘站动态性能评估方法

在轨道交通客流量快速增长的背景下，为有效评估换乘车站运营过程中动态性能，提出基于机器学习的换乘站动态性能评估方法。基于提出的有效换乘人数、换乘时间和拥挤度的动态性能评价指标，深入分析了车站动态性能的影响因素，利用考虑行车与行人的换乘车站仿真模型提供机器学习所需的时间序列数据，采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)的机器学习方法，建立评价指标的预测获取方法，动态获取车站在不同条件下的运营状况。以犀浦站为例，运用仿真模型构建的2.24万个样本来训练预测模型。预测结果证明了预测模型的精度，并量化了购票比例对车站动态性能的影响。所提方法能够为轨道交通换乘车站换乘组织和客运作业提供有效建议。     

城市轨道交通站点对常规公交客流的吸引范围

分析城市轨道交通站点公交客流吸引范围的概念,利用聚集效应理论建立客流吸引范围模型,还运用该模型进行实例分析,得到不同类型轨道交通站点对常规公交客流的吸引范围,对充分利用区域资源、把握区域出行特征、提高城市公共交通的运营效率具有重要的指导意义。     

基于多模式竞合关系的高铁网络差异化票价策略

针对目前中国高速铁路线网客流分布不均衡、线路需求差异大的问题,提出高铁线路差异化定价策略,基于Bush Mosteller强化学习模型刻画更加符合实际群体决策特征的客流分配机制,设计了新的客流OD矩阵均衡算法;以客票收入最大化与广义费用最小化为目标,建立多种出行方式耦合联动的高铁线网差异化票价优化模型,优化各线路单位里...     

基于改进迁移学习的高速铁路短期客流时间序列预测方法

高速铁路短期客流的预测能为客票分配、开行方案制定、车站客运组织等运营层面组织工作服务,以提高运力资源配置效率和运输服务水平。针对该预测工作往往缺乏有效样本、难于处理时间序列的非稳态性等难点,本文提出一种基于改进迁移学习的高速铁路短期客流预测方法。该迁移学习算法是在经典提升(Boost)算法基础上,结合时间序列特征所提出的。首先,通过时间序列的初筛机制得到源域时间序列与目标域时间序列的距离,并获取与目标域时间序列更相似的源域时间序列。然后,通过将整体时间序列分解为线性时间序列和非线性时间序列,采用季节性差分自回归移动平均模型进行线性拟合后,获取非线性时间序列作为初始源数据集合。最后,通过对训练样本和随机森林回归模型的权重调整实现多样本的迁移,能有效降低负迁移,提升算法稳定性。并以某铁路局客票数据为例进行高速铁路客运量预测及验证,结果表明改进迁移学习都能有效提升预测精度,证明该方法能高效地运用于实际的高速铁路短期客流预测中,有利于提升运力资源配置效率和高速铁路运输服务水平。     

空间监视卫星捕获识别能力建模与仿真

首先在监视载荷性能指标模型和空间目标特征模型的基础上,建立便于仿真的捕获识别能力模型。接着利用VC++6.0设计开发空间监视卫星捕获识别能力仿真软件,通过不同监视轨道和不同监视载荷及其组合,对不同空间目标的捕获识别能力进行仿真。最后得到了有关监视轨道选取和载荷搭配的结论。     

基于卷积长短时记忆网络的短时公交客流量预测

针对传统的短时客流预测方法没有考虑到时序特征中跨时段客流之间的相似性问题,提出一种改进k-means聚类算法与卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的短时客流量预测模型k-CNN-LSTM。通过k-means算法对跨时段时序数据进行聚类,使用间隔统计确定k值,构建交通流矩阵模型,采用CNN-LSTM网络处理具有时空特征的短时客流。该模型能够对具有空间相关性的数据进行较为准确的预测。使用真实数据集对模型进行检验和参数调优,实验结果表明：k-CNN-LSTM模型较其他模型有相对较高的预测精度。     

综合交通枢纽客流行人换乘组织优化及仿真

综合交通枢纽是交通运输体系最核心的组成部分,其本身是衔接多种交通方式、具有一定区域辐射范围的客流组织换乘站场。针对综合交通枢纽内换乘客流集中、疏散困难等挑战,本文结合行人仿真工具及最优化建模方法,以陕西咸阳机场东区综合交通中心为例,通过迭代优化—动态仿真评估,构建综合交通枢纽内多模式客流行人换乘流线优化模型并求解;运用AnyLogic仿真软件构建枢纽模型,对优化方案结果进行对比评估,从而实现枢纽换乘组织优化设计。结果表明所提出的仿真优化方法可高效满足流线复杂的大型综合交通枢纽换乘组织需求,客流换乘水平得到良好提升。     

低密度客流条件下柔性路径巴士实时调度的干扰管理模型

针对低密度客流条件下路径可变巴士行进过程中出现的乘客实时请求服务这一问题,引入干扰管理方法,从乘客扰动、路径偏移以及运营成本3方面综合度量系统扰动,构建了低密度客流条件下路径可变巴士响应需求的实时调度干扰管理模型,并设计嵌入等待策略的两阶段算法对模型求解,最后用数值实验验证了该模型和策略的有效性.实验结果表明:将干扰管理思想运用到这一客运系统的实时调度中,能够有效地针对低密度客流条件下乘客出行的特征,实现以扰动最小为目标的实时高效调度,从而达到既能满足乘客方便快捷的出行需求,又能满足运营者降低成本的目的,并提供一种能够解决低密度客流条件下巴士调度的有效手段.