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。     

基于网络可控性的城市轨道交通客流网络限流优化控制方法

城市轨道交通客流网络的可控性决定客流状态密度在时间空间上是否达到均衡。建立城市轨道交通客流网络模型,提出限流车站备选集评价指标。基于系统可控判定理论,将客流分布转化为系统状态方程,提出城市轨道交通客流网可控性判定方法,建立基于驱动节点匹配的路网限流车站优化方法,实现对城市轨道交通客流网络限流车站的优化控制。以北京城市轨道交通客流网络进行实证分析。结果表明,当限流车站达到车站总数25.3%以上时路网达到可控状态,并计算出早高峰时的路网可控状态下的最小限流车站集合。     

城市轨道交通车站仿真运营安全状态评估方法研究及应用

为提升城市轨道交通车站运营安全管理效率,加强运营安全评估方法在城市轨道交通车站智能仿真中的深化应用,构建车站仿真运营安全状态评估指标体系。从评估体系构建原则入手,充分考虑车站各区域特点,为各区域选取评估指标,并对指标进行分析及标准等级划分,构建车站仿真运营安全状态评估模型。以某换乘车站为例,结合具体场景,针对评估模型进行参数估计,结合车站客运组织方案进行仿真模拟,分析其存在问题并提出优化方案,为车站运营安全及优化决策提供有力支撑。     

轨道交通车站客流集散能力仿真及评估

为优化城市轨道交通车站服务设施设计,研究车站服务设施对客流集散的影响,基于随机服务理论描绘车站客流集散过程,并利用设施服务强度、设施协调度和设施服务水平等级对集散情况进行评估。以轨道交通车站内各类服务设施为建模对象,考虑设施服务及客流到达规律,基于随机服务理论,分别构建服务型设施、通过型设施、集散型设施随机服务模型,并通过Simulink仿真平台建立车站客流集散随机服务网络模型,通过行人跟随实验获得的实测数据验证模型的有效性。同时模型还可通过更改到达和服务分布、服务台等参数,实现对不同车站的仿真,无需重新建模,具有较好的普适性。     

城市轨道交通车站局部空间拥堵风险等级评价方法研究

合理地评估城市轨道交通车站内客流拥堵风险,对车站运营安全管理具有重要意义。基于现有的服务水平等级标准,结合密度分布、速度分布和客流流线提出拥挤区域的判别方法,引入指定密度、持续时间等时间维度的指标,提出基于时空维度的客流拥堵风险等级评价方法,通过风险概率值对车站内可能的拥挤区域进行动态识别。以广州地铁杨箕换乘枢纽站为例进行仿真建模,结果表明,优化后拥堵风险降低,服务水平提高,验证了上述方法的可靠性和实用性。     

面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型

考虑城市轨道交通客流的时空交互关系,提出一种融合循环门控单元和图卷积神经网络的城市轨道交通客流预测模型(GCGRU)。首先,分析短时客流在城市轨道交通网络中的空间关系,建立图卷积神经网络提取不同车站客流的空间交互关系;其次,分析路网各车站客流的时间演化关系,并利用循环门控单元刻画各车站客流数据的时间特征,进而形成面向数据驱动的城市轨道交通路网短时客流预测模型。与传统方法相比,该模型能较好地刻画路网各车站客流的时空相关性,可以深度挖掘路网各车站客流变化的内在机理;同时与既有的图卷积神经网络相比,该模型提出了面向旅行时间的邻接矩阵,能够挖掘客流数据与运行图数据的内在关系,具有较高的精度和可解释性。最后,以广州地铁典型车站的出站量预测为例,验证该模型的有效性。结果表明:该模型在整体预测性能和各车站的预测性能上都优于现有模型,能较好地处理城市轨道交通客流的时空关系,精准地预测路网各车站客流变化。此外,通过邻接矩阵对预测精度影响的分析,进一步验证该模型的性能。     

基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测

为提高城市轨道交通车站客流预测模型精度,简化模型数据需求规模,提出基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流预测模型。基于交通网络距离重新划分车站的影响范围,提出分距离影响带的线型和指数型空间权重系数方程,结合空间权重系数,输入区域特征变量和车站属性变量构建城市轨道交通车站客流LSSVM预测模型,运用动态改变惯性权重自适应粒子群优化算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取。应用模型预测2011年成都市地铁1号线部分车站客流,并与其他模型进行比较,结果表明:模型明显提高客流预测精度,简化数据需求量,作为城市轨道交通客流预测的补充模型可以进一步提高系统的可靠性。     

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。     

基于客流流线的城市轨道车站安全可靠性评价模型

为解决城市轨道交通车站运行安全可靠性科学评估的问题,从概率论的视角,以城市轨道交通车站乘客、交通服务设施、列车构成的系统为研究对象,对城市轨道交通车站安全可靠性进行了定义。结合城市轨道交通客流流线特征,建立了城市轨道交通车站节点安全可靠性评价模型和基于权联模型下的车站系统可靠性评估方法。以重庆轨道交通3号线两路口站为例,应用评价模型与方法,计算两路口站进出站节点安全可靠性和车站整体系统的安全靠性。结果表明:重庆轨道交通3号线两路口站进出站节点的安全可靠性为92.2%,整个车站系统的安全可靠性为90.4%。     

城市轨道交通车站换乘通道客流压力的评估方法

基于车站各设施设备的负荷,可建立一套可以描述城市轨道交通车站客流压力状态的评价方法与评价指标。针对城市轨道交通换乘车站换乘通道部位的客流压力进行评估,利用行人路阻函数来表征车站换乘通道的通行能力及客流压力情况。选取上海轨道交通线网中的江苏路站及四平路站为案例,形成这两个换乘站换乘通道走行时间函数。计算结果表明,该方法具有可行性和实用性。     

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间，控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求，建立了城市轨道交通客流密度控制流程，研究了列车满载率的控制方法，以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法，使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真，验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。     

城市轨道交通运营客流交通状态评价

客观评价客流交通状态对于改善城市轨道交通运营服务水平、提高运营管理效率具有重要意义。在定义城轨运营客流交通状态的基础上,以乘客流的均衡程度和顺畅程度为准则,构建了客流交通状态的三层评价指标体系;根据某城市地铁1号线运营实际客流数据,计算各评价指标,并用层次分析法对客流交通状态进行评价。评价结果与实际情况相吻合,验证了城轨运营客流交通状态评价体系的合理性,能够为城市轨道交通运营管理提供理论支持。     

基于BIM模型的地铁车站三维客流仿真路线研究

针对现阶段城市轨道交通领域行人仿真技术的应用现状,在二维仿真基础上探索结合BIM模型的三维仿真应用。通过对BIM软件进行二次开发,将客流数据通过输入或读取的方式附加在信息模型中,结合客流数据静态评价指标,快速对设计方案进行定性分析,然后通过开发接口插件导出仿真软件所需的兼容格式,利用仿真软件对设计方案进行动态模拟,最后将动态模拟数据返回至BIM软件,利用客流空间适应性评价体系对车站布局进行综合评价,以此优化通行设施布局和行人动线设计。     

基于城市轨道交通车站换乘能力的合理发车间隔研究

为确定城市轨道交通换乘站合理发车间隔,通过对其设施类型进行分析,采用车站平均换乘延误度作为评价车站整体换乘效率的指标,以换乘客流量和换乘效率为目标函数,车站通行设施最大通行能力作为约束条件建立数学优化模型。以呼家楼车站为例,采用Vissim仿真软件建立不同发车间隔下的仿真模型,并基于换乘站实际设施能力和客流情况,分析发车间隔变化对换乘效率的影响规律,最终得到换乘站的合理发车间隔。     

苏州市轨道交通典型站点客流离散特性对比分析

为准确把握苏州市轨道交通站点客流的离散特性,利用SARIMA模型和GARCH模型,对苏州市轨道交通车站的客流进行离散特性建模,并使用宽度流量比指标对6座典型车站的客流离散特性进行了分析和评价,为城市轨道交通车站客流特性的预测方法及车站设计和客流的疏导与管理提供了参考,具有一定借鉴意义。     

动态仿真技术在城轨交通车站设计中的应用

论述对城市轨道交通车站形式、规模及内部设施布局进行科学合理的设计,是提高车站客流集散效率和服务水平的前提.从乘客交通流的微观仿真理论出发,对比传统静态评价方法,利用计算机仿真技术,提出城市轨道交通车站设计及能力评价的动态仿真方法;通过对仿真结果进行数据分析,证明动态仿真方法对城市轨道交通车站设计及设施能力评价具有较好的适应性.     

基于物联网设备检测数据的城市轨道交通车站站台多维度实时客流密集度指数预测方法研究

实时准确的客流预测是城市轨道交通客流预警和疏导的基础。本文针对城市轨道交通车站站台的实时客流密集度指数预测问题,根据实时客流的"间歇性"特点,依据30s为周期的真实检测数据,分别构建低、中、高3个时间维度在线实时预测模型。根据应用需要,对30s低纬度预测采用自回归与移动平均整合模型(ARIMA),对3min左右中维度提出多因素logistic预测模型,15min构建一种灰色与移动平均整合模型,并分别对预测参数进行估计。通过对10余个车站早晚高峰及平峰不同数据的大量在线实验验证模型的准确性,以北京地铁动物园站为例进行介绍,3个维度精度分别达到97%、95%、99%。结果表明:采用本文提出的模型较其他时间序列模型进行城市轨道交通车站设施的实时客流预测,具有更好的预测性能。本文所提模型已经用于北京市轨道交通安全防范物联网示范工程中,初步取得较好的实践效果。     

基于图像技术的城市轨道交通大客流辨识

通过分析我国城市轨道交通发展的现状,说明"大客流"状态已逐渐成为城市轨道交通运营中的常态化现象。为了对城市轨道交通车站内客流进行更准确的辨识与监控,保证运营安全,尝试将图像技术引入轨道交通的客流辨识与安全管理中:建立客流图像特征值与客流特征值的联动关系,给出客流辨识的函数,并开发客流辨识系统。北京地铁雍和宫站的实际视频数据的辨识应用结果表明,该方法的识别准确度较高,具有一定的可用性。     

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。     

面向城市轨道交通网络规划的多粒度仿真建模

研究目的:目前,仿真技术开始在城市轨道交通网络规划方案的分析与评估中发挥重要作用。在网络化运营条件下,城市轨道交通路网规模和复杂性增加,使得系统建模和仿真评估的难度加大。为了高效、灵活地构建仿真系统,实现城市轨道交通路网规划方案的综合分析与评估,有必要研究城市轨道交通网络系统的多粒度建模与仿真方法。研究结论:(1)本文结合城市轨道交通各车站的地理分布特点,采用不同粒度的路网拓扑设施仿真模型和乘客仿真模型作为基本单元,通过集成的方式来构建多粒度的城市轨道交通路网仿真系统;(2)构建分层路网拓扑模型,可解决不同粒度仿真模型的空间一致性问题;(3)采用聚合建模的方法可解决多粒度车站模型的对象状态一致性的问题;(4)运用代理技术可实现多粒度模型间信息交互的管理,能够在系统集成中满足可扩展性与运行灵活性的要求;(5)运用本文构建的仿真模型,可对城市轨道交通新线接入后的路网客流分布与能力负荷状况进行仿真,以实现新线规划方案的分析与评估。