土地利用因素对城市轨道交通车站客流的时空影响分析

通过建立城市轨道交通站点周边各类用地与客流的拟合模型,分析土地利用因素对客流的时空影响,为制订相关土地利用政策、合理组织站点客流提供依据.基于西安地铁4号线乘客出行特征数据,建立基于地理加权回归(GWR)的车站客流回归模型,量化分析了用地属性对车站客流的时空影响.结果表明:土地利用因素对早高峰出站客流、晚高峰进站客流的...     

城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型

针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。     

武汉轨道交通香港路站换乘客流的流线优化设计

以武汉轨道交通香港路站为例,开展换乘站客流流线优化研究.总结了运营后轨道交通换乘站的流线优化方法,提出了具有适用性的流线优化流程和流线时间计算模型.针对客流流线中的冲突点,应用流程再造法得出流线优化方案,并通过流线走行时间计算模型对优化方案进行计算和验证.验证结果表明,优化流程和计算模型具有可行性和参考性.     

基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。     

城市轨道交通车站客流安全检测与应急管理系统

围绕为城市轨道交通车站安全应急管理决策提供技术支持的核心目标,设计和研发面向车站管理人员的城市轨道交通车站客流安全检测系统;深入研究建设和实现系统的相关集成技术及关键保障技术,有效实现客流安全问题的实时自动发现、人工确认,以及应急预案启动、预案实施效果实时跟踪及过程控制,以保障城市轨道交通车站安全事件处理的实时高效性,提高城市轨道交通车站安全管理水平.     

基于概率神经网络的城市轨道交通车站客流安全状态评价研究

以城市轨道交通车站安全为研究对象,建立基于概率神经网络的车站客流安全状态评价模型。将模型提炼出的城市轨道交通车站客流安全状态评价指标作为输入参数,将评价等级结果作为输出参数,以各指标不同等级的评价标准作为模型训练数据来源。为验证方法的有效性,设计不同的客流场景,利用微观仿真软件VISSIM对车站客流运行状态进行仿真实验,以获得各指标的数据。仿真应用结果表明,该方法能够对城市轨道交通车站客流安全状态进行评价。     

城市轨道交通车站高峰客流偏差研究

城市轨道交通车站设计时,大多数城市采用预测的城市高峰小时客流作为设计客流.但由于城市轨道交通车站客流的高峰出现时段与城市高峰小时不完全一致,导致某些车站设计客流偏小.为研究城市高峰小时客流与车站高峰小时客流的差异,通过引入车站高峰客流偏差系数,合理确定车站设计客流.以西安市地铁为例,运用最小二乘支持向量机建立预测车站高...     

城市轨道交通车站站台客流集散模型与仿真

结合车站站台客流类型、客流集散流程和客流集散影响因素,建立城市轨道交通车站站台客流集散模型。采用Anylogic软件建立站台客流集散仿真流程和仿真模型。以北京地铁4号线北京南站站为工程背景,对其站台客流进行了仿真计算。结果表明,站台客流集散模型能有效刻画高峰时段内站台客流的集散变化规律,验证了仿真模型的可行性。进一步探讨了高峰时段内基于不同发车间隔和不同上下行时间差的站台客流集散变化规律以及疏散仿真试验。形成了一种可操作的站台客流集散动态分析方法,可为城市轨道交通运力配置和车站客流组织提供一定参考。     

基于谱聚类的城市轨道交通车站间客流分型研究

在轨道交通运营管理过程中,不同车站间客流的时间分布特性及规律直接决定了客流组织方案。明晰 车站间客流分型及特征,对合理配置客流组织方案大有裨益。相对于单车站客流类型,多车站间客流类型的影 响因素多样且复杂,为此,从时间、空间和结构 3 个角度对车站间客流分类特征进行分析,并通过谱聚类方法 压缩搜索空间,从而达到更加精准的类型划分。利用轮廓系数与戴维森堡丁指数对比不同方法的分类结果,证 明所提出的谱聚类方法相对于 k-means 等其他方法具有更好的分类效果。以苏州地铁 2020 年数据为例,通过 提出的方法寻找出 7 种车站间客流分型,该结果可应用于预测模型训练等领域。     

基于客票数据的城市轨道交通车站客流控制决策研究

城市轨道交通大客流控制是保证运行秩序和乘客安全的客运组织管控手段,目前由运营人员根据经验进行大客流辨识和客流控制决策的模式具有一定的主观性和滞后性。基于自动售检票系统(AFC)历史客票数据,分析车站大客流的发展规律,基于实时客票数据和列车运行实绩,获取进站客流的实时聚集数量及其空间分布情况,提出的辅助决策方法能够基于客票数据确定车站客流控制等级和控制时机,具备较好的精确性和前瞻性。     

基于乘客满意度的城市轨道交通车站服务质量评价研究

通过分析城市轨道交通车站客运服务的特征及其影响因素,基于顾客满意度理论,从安全可靠、高效便捷、功能完善、文明舒适、投诉抱怨5个维度构建了城市轨道交通车站服务质量评价指标体系。以上海轨道交通徐家汇枢纽站为实例进行了乘客满意度测评,基于各项满意度指标的平均分值,分析了徐家汇枢纽站客运服务中存在的问题,并从内部和外部两个视角提出了提高城市轨道交通车站服务质量的对策。     

基于层次分析法和熵值法的城市轨道交通车站安全评价

为预防城市轨道交通事故,提高城市轨道交通安全水平,采用层次分析法和熵值法对城市轨道交通车站进行安全态势评价。首先,根据城市轨道交通车站安全态势影响因素构建评价指标体系;然后,综合利用熵值法和层次分析法给出指标权重;最后,计算车站的安全态势值并进行安全态势等级评价。分析结果表明,基于层次分析法和熵值法的城市轨道交通车站安全态势评价具有一定的实用性和有效性。     

基于多信息融合的城市轨道交通车站安全预警研究

为提高城市轨道交通车站安全应急水平,利用D-S证据理论在不确定信息融合方面的优势,以及信息熵理论在指标权重确定方面的客观性优势,提出了城市轨道交通车站安全预警多信息融合的方法。通过构建城市轨道交通车站安全预警指标体系及其阈值,将D-S证据理轮和信息熵有效结合,实现对城市轨道交通车站安全状况进行预警分析。结果表明,该方法能正确客观反映城市轨道交通车站的安全程度,实现动态预警。     

城市轨道交通客运服务质量评价

目前,国内各城市轨道交通客运服务评价体系存在地区差异,没有一套通用的客运服务质量评价方法。这限制了城市之间轨道交通客运服务工作的交流,不利于横向比较而共同提高。以上海地铁为例,从评价指标、指标表现数据的获取、层次分析加权计算评价结果到对评价结果进行满意度-重要度的二维分析,都作了详细阐述,提出了一套可应用于实际生产的城市轨道交通客运服务质量评价方法。对上海地铁客运服务质量进行了问卷调查,分析了其客运服务质量水平及各评价指标表现,给出了以乘客感受为中心的改进建议。     

城市轨道交通与铁路直通运营模式下站台客流组织

在分析直通运营模式下轨道交通车站客流特征的基础上,研究了直通运营模式下站台混合客流分离方法,提出了纵向分隔站台、横向分隔站台、分区域候车和完全依靠引导标识等4种方法,以区分城市轨道交通列车和铁路列车共用站台模式下的混合客流。最后,通过实例分析了车站混合客流的具体组织方法。案例分析表明,采用所提出的混合客流组织方法,可以区分共站台模式下的混合客流,提高车站服务水平。     

城市轨道交通车站大客流处置的数据驱动模式

随着城市轨道交通网络规模和客流规模的不断扩大,大客流风险也越来越凸显。相较于基于历史经验的大客流应急处置模式,基于数据驱动的大客流智能化/智慧化处置辅助决策技术在事前预警预测、事中处置和事后评估等方面都有突出优势。从车站客流处置数据驱动模式的信息感知、风险预判及处置决策3方面入手,探究城市轨道交通车站多源数据融合驱动下的客流处置模式的技术实现途径,可为我国各大城市轨道交通车站大客流的数据驱动模式探究提供参考。     

基于换乘网络的城市轨道交通客流分配模型

城市轨道交通客流分配需要考虑乘客换乘的影响。为了直观表达乘客的换乘方案,方便换乘阻抗的计算,阐述了城市轨道交通换乘网络的构建方法,在分析换乘网络弧的阻抗计算方法的基础上,建立了城市轨道交通客流均衡分配模型。分析说明了该模型与公路交通分配模型具有相同的形式,因此可利用公路交通流分配算法进行求解。最后,通过实例验证了的该客流分配方法的有效性。     

基于土地利用的城轨新站点客流预测方法研究

城市轨道交通线路规划、设计和建设全过程年限较长,在此期间土地利用规划通常多有调整,导致工可研阶段的客流预测结果难以支撑新线开通时运输计划编制等运营管理工作。提出一种基于土地利用的城轨新站点客流预测方法,首先研究城轨站点周边人口岗位数据统计方法,其次提出人口岗位比、人口岗位总数和站点可达性指标概念,基于K近邻非参数回归预测方法构建进出站量预测模型,最后依托广州地铁客流数据对模型进行精度分析。结果表明,所有站点进站量预测的平均绝对误差占平均实际进站量的19.0%,进站量大于2万人次的站点平均相对误差为16.0%,所提方法可为城轨新线开通后运输组织提供决策依据。